Partijas apstrādei ir nozīmīga loma, samazinot atmiņas sadrumstalotību Jax, efektīvi pārvaldot atmiņas sadalījumu un darījumu. Lūk, kā partijas apstrāde veicina atmiņas sadrumstalotības samazināšanu:
1. Efektīva atmiņas piešķiršana: Partijas apstrāde ietver vairāku operāciju grupēšanu kopā, kas ļauj JAX efektīvāk piešķirt atmiņu. Apstrādājot datus partijās, Džekss var preallatēt atmiņu visai partijai, samazinot atmiņas piešķīrumu biežumu un darījumus. Šī pieeja palīdz samazināt atmiņas sadrumstalotību, kas notiek, kad brīvā atmiņa tiek sadalīta mazos, bezatbildīgos blokos, padarot grūti sadalīt lielus atmiņas blokus [1] [2].
2. Samazināta atmiņas sadrumstalotība: kad operācijas tiek pakārtotas, Jax var labāk pārvaldīt masīvu kalpošanas laiku un pēc iespējas atkārtoti izmantot atmiņas blokus. Šī viedās atmiņas atkārtotas izmantošanas sistēma palīdz samazināt atmiņas sadrumstalotību, nodrošinot, ka pēc operāciju pabeigšanas atmiņa netiek atstāta mazos, nelietojamos gabalos [1].
3. Optimizēta resursu izmantošana: Partijas apstrāde optimizē skaitļošanas resursu, ieskaitot atmiņu, izmantošanu, plānojot partijas, lai palaistu, kad ir pieejami resursi. Tas nodrošina, ka atmiņa tiek izmantota efektīvi, samazinot ar atmiņu saistītu problēmu iespējamību, piemēram, sadrumstalotību [2] [8].
4. Update-Place: Partiju apstrāde bieži ietver operāciju veikšanu vietā, kas nozīmē atjaunināt esošos masīvus, nevis jaunus veidus. Šī pieeja vēl vairāk samazina atmiņas sadrumstalotību, samazinot jaunu atmiņas bloku izveidi [1].
Rezumējot, partijas apstrāde JAX palīdz samazināt atmiņas sadrumstalotību, optimizējot atmiņas sadalījumu, samazinot piešķīrumu biežumu un veicinot efektīvu resursu izmantošanu. Šī pieeja nodrošina, ka atmiņa tiek efektīvi izmantota, samazinot ar atmiņu saistītu veiktspējas problēmu risku.
Atsauces:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pracices
[2] https://rescale.com/batch-processing/
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/notebooks/distributed_array_and_automatic_parallelization.html
[6] https://github.com/google/jax/discussions/18335
[7] https://stackoverflow.com/questions/76109349/high-memory-consumpe-in-jax-with-nested-vmap
[8] https://www.acceldata.io/blog/batch-processing-demystified-tools-hallenges-and-solutions