กลยุทธ์การจัดสรรหน่วยความจำของ JAX เกี่ยวกับ GPUs ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพโดยการตั้งค่าส่วนสำคัญของหน่วยความจำ GPU ที่มีอยู่ นี่คือวิธีที่กลยุทธ์นี้มีผลต่อประสิทธิภาพ:
1. Preallocation: JAX preallocates 75% ของหน่วยความจำ GPU ทั้งหมดเมื่อดำเนินการ JAX ครั้งแรก วิธีการนี้ช่วยลดการจัดสรรค่าใช้จ่ายและการกระจายตัวของหน่วยความจำซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยการลดเวลาที่ใช้ในงานการจัดการหน่วยความจำ [1] [3] อย่างไรก็ตามมันสามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดนอกหน่วยความจำ (OOM) หากหน่วยความจำที่จัดสรรไม่เพียงพอสำหรับเวิร์กโหลด
2. การกระจายตัวของหน่วยความจำ: การปิดใช้งาน preallocation (การใช้ `xla_python_client_preallocate = false`) สามารถนำไปสู่การกระจายตัวของหน่วยความจำเนื่องจากหน่วยความจำได้รับการจัดสรรและจัดการแบบไดนามิก การกระจายตัวนี้อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดของ OOM แม้ว่าจะมีหน่วยความจำทั้งหมดเพียงพอเนื่องจากหน่วยความจำไม่ต่อเนื่องกัน [1] [3] [6]
3. การปรับแต่ง: ผู้ใช้สามารถปรับส่วนหน่วยความจำ preelocated โดยใช้ `xla_python_client_mem_fraction = .xx` ซึ่งช่วยให้การจัดการหน่วยความจำที่ยืดหยุ่นมากขึ้น การลดส่วนนี้สามารถป้องกันข้อผิดพลาดของ OOM ได้ แต่อาจเพิ่มการกระจายตัวของหน่วยความจำ [1] [3]
4. การจัดการ: การตั้งค่า `xla_python_client_allocator = platform` อนุญาตให้ Jax จัดสรรหน่วยความจำตามความต้องการและจัดการเมื่อไม่ต้องการอีกต่อไป วิธีการนี้ช้าและไม่แนะนำสำหรับการใช้งานทั่วไป แต่อาจเป็นประโยชน์สำหรับการดีบักหรือลดรอยเท้าหน่วยความจำ [1] [3]
5. การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ: การจัดการหน่วยความจำของ Jax ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพของ GPU โดยการลดการจัดสรรที่ไม่จำเป็นและนำบล็อกหน่วยความจำกลับมาใช้ใหม่เมื่อเป็นไปได้ เทคนิคเช่นการใช้ `jax.jit` สำหรับการคำนวณซ้ำ ๆ และการใช้ด่านตรวจสอบการไล่ระดับสีสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานหน่วยความจำ [5]
6. การพิจารณาสถาปัตยกรรม GPU: ประสิทธิภาพของ JAX ใน GPUs ยังขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม GPU ที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น AMD GPU ต้องการการจัดการหน่วยความจำที่กำหนดเองและเทคนิคการปรับให้เหมาะสมเนื่องจากลำดับชั้นของหน่วยความจำที่ไม่ซ้ำกันและการคำนวณหน่วยหน่วย [2]
โดยรวมแล้วกลยุทธ์การจัดสรรหน่วยความจำของ JAX ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพของ GPU โดยการปรับสมดุลการใช้หน่วยความจำและการกระจายตัว แต่ต้องใช้การปรับแต่งอย่างรอบคอบเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดของ OOM และเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด
การอ้างอิง:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://infohub.delltechnologies.com/fr-fr/p/running-grok-1-on-jax-with-multiple-gpus-on-the-dell-poweredge-xe9680-server/
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://neptune.ai/blog/optimizing-gpu-usage-during-model-training-with-neptune
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+The+Memory+location+Process+Pact+performance+in+single-instance+GPU+Architecture%3F
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-allocation
[8] https://researchComputing.princeton.edu/support/knowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882