`jax.jit`는 XLA (가속 선형 대수)를 사용하여 함수를 JIT (Just-In-Time) 컴파일 된 버전으로 변환하여 JAX에서 메모리 사용을 최적화하는 데 중요한 역할을합니다. 이 컴파일 프로세스는 메모리 액세스 패턴을 최적화하여 메모리 사용량을 크게 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음은`jax.jit이 메모리 최적화에 기여하는 몇 가지 주요 방법입니다.
1. 최적화 된 메모리 액세스 :`jax.jit`을 사용하여 함수를 컴파일하여 Jax는 메모리 사용을보다 효율적으로 분석하고 예약 할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 중간 저장 완충제를 제거하여 전반적인 메모리 소비가 줄어 듭니다 [2].
2. 커널 퓨전 :`jax.jit`에서 사용하는 XLA는 커널 퓨전을 수행합니다. 이는 여러 작업이 단일 커널로 결합되어 임시 메모리 할당의 필요성을 줄이고 메모리 효율을 향상 시킨다는 것을 의미합니다 [2].
3. 캐싱 및 재사용 :`jax.jit` 자체는 메모리 캐싱을 직접 관리하지는 않지만 메모리 재사용 및 프리 페치 전략과 같은 다른 JAX 기능과 함께 작동하여 불필요한 할당을 최소화하고 메모리 사용량을 최적화합니다 [1] [3].
그러나`jax.jit`을 사용하면 특히 그라디언트를 계산할 때 최적화 프로세스 중에 메모리 사용량이 증가 할 수 있습니다. JIT 컴파일은 더 빠른 계산을 위해 중간 결과를 유지할 수 있기 때문에 더 많은 메모리를 소비 할 수 있기 때문입니다 [5] [7]. 이를 완화하기 위해, 그라디언트 체크 포인팅 및 클리어링 캐시와 같은 기술을 사용할 수있다 [1] [3].
전반적으로`jax.jit`은 계산 효율성을 향상시키고 불필요한 메모리 할당을 줄임으로써 JAX에서 메모리 사용을 최적화하기위한 강력한 도구이지만 복잡한 계산 중에 잠재적 인 메모리 문제를 피하기 위해 신중하게 사용해야합니다.
인용 :[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.assemblyai.com/blog/why-should- 또는 should-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-tools-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-jitting-functions-in-jax
[8] https://github.com/google/jax/issues/5071