Toplu işlem, bellek tahsisi ve dağıtımı verimli bir şekilde yöneterek JAX'ta bellek parçalanmasını en aza indirmede önemli bir rol oynar. Batch işleme, bellek parçalanmasını azaltmaya nasıl katkıda bulunur:
1. Verimli Bellek Tahsisi: Toplu işlem, JAX'in belleğin daha verimli bir şekilde tahsis etmesini sağlayan birden fazla işlemin birlikte gruplandırılmasını içerir. Verileri partiler halinde işleyerek, JAX tüm parti için bellek önceden ayarlayabilir, bu da bellek tahsislerinin ve anlaşmaların frekansını azaltabilir. Bu yaklaşım, serbest bellek küçük, bitişik olmayan bloklara ayrıldığında meydana gelen bellek parçalanmasını en aza indirmeye yardımcı olur, bu da büyük bellek bloklarını tahsis etmeyi zorlaştırır [1] [2].
2. Azaltılmış Bellek Parçalanması: İşlemler toplandığında, JAX dizilerin ömrünü daha iyi yönetebilir ve mümkün olduğunda bellek bloklarını yeniden kullanabilir. Bu akıllı bellek yeniden kullanım sistemi, operasyonlar tamamlandıktan sonra belleğin küçük, kullanılamaz parçalar halinde bırakılmamasını sağlayarak bellek parçalanmasını azaltmaya yardımcı olur [1].
3. Optimize edilmiş kaynak kullanımı: Toplu işleme, kaynaklar mevcut olduğunda çalışacak grupları planlayarak bellek de dahil olmak üzere bilgi işlem kaynaklarının kullanımını optimize eder. Bu, hafızanın verimli bir şekilde kullanılmasını sağlar ve parçalanma gibi bellekle ilgili sorunların olasılığını azaltır [2] [8].
4. Yerinde Güncellemeler: Toplu işlem genellikle işlemleri yerinde gerçekleştirmeyi içerir, bu da yeni dizileri oluşturmak yerine mevcut dizilerin güncellenmesi anlamına gelir. Bu yaklaşım, yeni bellek bloklarının oluşturulmasını en aza indirerek bellek parçalanmasını daha da azaltır [1].
Özetle, JAX'ta toplu işleme, bellek tahsisini optimize ederek, tahsislerin sıklığını azaltarak ve verimli kaynak kullanımını teşvik ederek bellek parçalanmasını en aza indirmeye yardımcı olur. Bu yaklaşım, belleğin etkili bir şekilde kullanılmasını sağlar ve bellekle ilgili performans sorunları riskini azaltır.
Alıntılar:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-manemation-best-practices
[2] https://rescale.com/batch-pocessing/
[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_arrays_and_automatic_parallelization.html
[6] https://github.com/google/jax/discussions/18335
[7] https://stackoverflow.com/questions/76109349/high-memory-cessumport-in-jax-with-nated-vmap
[8] https://www.acceldata.io/blog/batch-processing-demystified-tools-ballenges-and-solutions