Paketų apdorojimas vaidina svarbų vaidmenį mažinant atminties suskaidymą JAX efektyviai valdant atminties paskirstymą ir sandorį. Štai kaip partijos apdorojimas prisideda prie atminties suskaidymo mažinimo:
1. Efektyvus atminties paskirstymas: paketų apdorojimas apima kelių operacijų sugrupavimą kartu, o tai leidžia „Jax“ efektyviau paskirstyti atmintį. Apdorodamas duomenis partijose, Jax gali iš anksto papasakoti visos partijos atminties, sumažindamas atminties paskirstymo ir sandorių dažnį. Šis požiūris padeda sumažinti atminties suskaidymą, kuris atsiranda, kai laisvoji atmintis suskaidoma į mažus, netikius blokus, todėl sunku skirti didelius atminties blokus [1] [2].
2. Sumažintas atminties suskaidymas: Kai operacijos yra pakautos, „Jax“ gali geriau valdyti masyvų eksploatavimo laiką ir, kai įmanoma, pakartotinai naudoti atminties blokus. Ši intelektualios atminties pakartotinio naudojimo sistema padeda sumažinti atminties suskaidymą užtikrinant, kad atmintis nebus palikta mažuose, nenaudojamuose kūriniuose, kai bus baigtos operacijos [1].
3. Optimizuotas išteklių panaudojimas: paketų apdorojimas optimizuoja skaičiavimo išteklių, įskaitant atmintį, naudojimą, planuodami partijas, kad veikitumėte, kai yra išteklių. Tai užtikrina, kad atmintis būtų efektyviai panaudota, sumažinant su atminties susijusių problemų, tokių kaip suskaidymas, tikimybė [2] [8].
4. Atnaujinimai vietoje: Paketų apdorojimas dažnai apima operacijų atlikimą vietoje, o tai reiškia, kad reikia atnaujinti esamus masyvus, o ne kurti naujus. Šis požiūris dar labiau sumažina atminties suskaidymą, sumažinant naujų atminties blokų sukūrimą [1].
Apibendrinant galima pasakyti, kad paketų apdorojimas JAX padeda sumažinti atminties suskaidymą optimizuodamas atminties paskirstymą, sumažinant asignavimų dažnį ir skatinant efektyvų išteklių panaudojimą. Šis požiūris užtikrina, kad atmintis būtų efektyviai naudojama, sumažinant su atmintimi susijusių našumo problemų riziką.
Citatos:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-praktices
[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/distribed_arrays_and_automatic_parallelization.html
[6] https://github.com/google/jax/discussions/18335
[7] https://stackoverflow.com/questions/76109349/high-memory-conselimation-in-jax-with-nted-nested-vmap
[8] https://www.acceldata.io/blog/batch-processing-demistified-tools-challenges-and-solutions