JAX'in GPU'lar üzerindeki bellek tahsisi stratejisi, mevcut GPU belleğinin önemli bir bölümünü önceden oluşturarak performansı önemli ölçüde etkiler. Bu strateji performansı nasıl etkiliyor:
1. Önceden yerleştirme: JAX, ilk JAX işlemi yürütüldüğünde toplam GPU belleğinin% 75'ini yeniden düzenler. Bu yaklaşım, bellek yönetimi görevlerine harcanan süreyi azaltarak performansı artırabilen tahsis tepesi ve bellek parçalanmasını en aza indirir [1] [3]. Bununla birlikte, tahsis edilen bellek iş yükü için yetersizse, bellek dışı (OOM) hatalara yol açabilir.
2. Bellek parçalanması: Öncelik (`xla_python_client_preallocate = false` kullanarak), bellek dinamik olarak tahsis edildiğinden ve dağıtıldığı için bellek parçalanmasına yol açabilir. Bu parçalanma, bellek bitişik olmadığı için yeterli toplam bellek olsa bile OOM hatalarına neden olabilir [1] [3] [6].
3. Özelleştirme: Kullanıcılar, daha esnek bellek yönetimine izin veren `xla_python_client_mem_fraction = .xx` kullanarak önceden yazılmış bellek fraksiyonunu ayarlayabilir. Bu fraksiyonun azaltılması OOM hatalarını önleyebilir, ancak bellek parçalanmasını artırabilir [1] [3].
4. Deallocation: `xla_python_client_allocator = platform 'ayarlaması, JAX'in talep üzerine bellek tahsis etmesini ve artık gerekmediğinde bunu dağıtmasına izin verir. Bu yaklaşım yavaştır ve genel kullanım için önerilmez, ancak bellek ayak izini hata ayıklamak veya en aza indirmek için yararlı olabilir [1] [3].
5. Performans Optimizasyonu: JAX'in bellek yönetimi, gereksiz tahsisleri en aza indirerek ve mümkün olduğunda bellek bloklarını yeniden kullanarak GPU'lardaki performans için optimize edilmiştir. Tekrarlanan hesaplamalar için `jax.jit 'kullanma ve gradyan kontrolü uygulama gibi teknikler bellek kullanımını daha da optimize edebilir [5].
6. GPU Mimarisi Hususlar: JAX'in GPU'lardaki performansı da belirli GPU mimarisine bağlıdır. Örneğin, AMD GPU'lar benzersiz bellek hiyerarşileri ve hesaplama birimi organizasyonu nedeniyle özelleştirilmiş bellek yönetimi ve optimizasyon teknikleri gerektirir [2].
Genel olarak, JAX'in bellek tahsisi stratejisi, bellek kullanımı ve parçalanmayı dengeleyerek GPU'lardaki performansı optimize etmek için tasarlanmıştır, ancak OOM hatalarını önlemek ve verimliliği en üst düzeye çıkarmak için dikkatli bir ayar gerektirir.
Alıntılar:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://infohub.delltechnologies.com/fr-fr/p/running-gok-1-on-jax-with-multiple-gpus-on-the-inl-powerge-xe9680-server/
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://neptune.ai/blog/optimizing-gpu-age-during-model--with-neptune
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-manemation-best-practices
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+he+Memory+allocation+Process+Impact+Perforce+in+in+a+
[7] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-age-peven-with-cpu-allocation
[8] https://researchcomputing.princeton.edu/support/kowledge-base/gpu-computing
[9] https://github.com/jax-ml/jax/issues/23882