`Jax.Jit` hraje klíčovou roli při optimalizaci využití paměti v JAX transformací funkcí na jit-time (JIT) sestavené verze pomocí XLA (Accelerated Linear Algebra). Tento proces kompilace optimalizuje vzorce přístupu k paměti, které mohou výrazně snížit využití paměti a zlepšit výkon. Zde je několik klíčových způsobů, jak `jax.Jit` přispívá k optimalizaci paměti:
1. Optimalizovaný přístup paměti: Kompilací funkcí s `jax.jit` může Jax efektivněji analyzovat a naplánovat využití paměti. To pomáhá eliminovat zbytečné meziproduktové paměťové vyrovnávací paměti, což snižuje celkovou spotřebu paměti [2].
2. Kernel Fusion: XLA, kterou používá `jax.Jit`, provádí fúzi jádra. To znamená, že více operací je kombinováno do jediného jádra, což snižuje potřebu dočasné alokace paměti a zlepšení účinnosti paměti [2].
3. ukládání do mezipaměti a opětovného použití: Zatímco `Jax.Jit` sama o sobě přímo nepravuje ukládání do mezipaměti paměti, funguje to ve spojení s dalšími funkcemi JAX, jako je opětovné použití paměti a předběžné načítání strategií, aby se minimalizovaly zbytečné alokace a optimalizovaly využití paměti [1] [3].
Použití `jax.Jit` však může někdy vést ke zvýšenému využití paměti během optimalizačních procesů, zejména při výpočtu gradientů. Je to proto, že kompilace JIT si může udržet střední výsledky pro rychlejší výpočet, které mohou spotřebovat více paměti [5] [7]. Abychom to zmírnili, lze použít techniky, jako je kontrolní bodování gradientu a clearing mezipaměti [1] [3].
Celkově je „Jax.Jit“ výkonným nástrojem pro optimalizaci využití paměti v JAX zlepšením výpočetní účinnosti a snížením zbytečných alokací paměti, ale musí být použity uvážlivě, aby se zabránilo potenciálním problémům s pamětí během složitých výpočtů.
Citace:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/Memory-nagement-pest-Practices
[2] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-chould-om-mldnt-be-using-jax-in-2023/
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381948/Memory-optimization-methods
[4] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-Jaxs-Power-grad-Jit-vmap-and-pmap/
[5] https://github.com/google/jax/discussions/5862
[6] https://docs.jax.dev/en/latest/notebooks/autodiff_remat.html
[7] https://stackoverflow.com/questions/77751274/Memory-Jumps-on-gpu-when-J-JITITY-FUNCTIONS-IN-JAX
[8] https://github.com/google/jax/issues/5071