`Jax.jit` ir izšķiroša loma atmiņas izmantošanas optimizēšanā Jax, pārveidojot funkcijas tieši laikā (JIT) apkopotās versijās, izmantojot XLA (paātrināta lineārā algebra). Šis kompilācijas process optimizē atmiņas piekļuves modeļus, kas var ievērojami samazināt atmiņas izmantošanu un uzlabot veiktspēju. Šeit ir daži galvenie veidi, kā `jax.jit` veicina atmiņas optimizāciju:
1. Optimizēta atmiņas piekļuve: sastādot funkcijas ar `jax.jit`, Jax var efektīvāk analizēt un ieplānot atmiņas izmantošanu. Tas palīdz novērst nevajadzīgus starpposma uzglabāšanas buferus, samazinot kopējo atmiņas patēriņu [2].
2. Kodola saplūšana: XLA, ko izmanto `jax.jit`, veic kodola saplūšanu. Tas nozīmē, ka vairākas operācijas tiek apvienotas vienā kodolā, samazinot nepieciešamību pēc pagaidu atmiņas piešķīrumiem un uzlabojot atmiņas efektivitāti [2].
3. Kešatmiņa un atkārtota izmantošana: Lai arī “Jax.jit” tieši nepārvalda atmiņas kešatmiņu, tas darbojas kopā ar citām Jax funkcijām, piemēram, atmiņas atkārtotu izmantošanu un ielaušanās stratēģijām, lai samazinātu nevajadzīgus sadalījumus un optimizētu atmiņas izmantošanu [1] [3].
Tomēr `jax.jit` izmantošana dažreiz var palielināt atmiņas izmantošanu optimizācijas procesu laikā, it īpaši, ja aprēķina slīpumus. Tas notiek tāpēc, ka JIT kompilācija var saglabāt starpposma rezultātus ātrākai aprēķināšanai, kas var patērēt vairāk atmiņas [5] [7]. Lai to mazinātu, var izmantot tādas metodes kā gradienta kontrolpunktu un tīrīšanas kešatmiņu [1] [3].
Kopumā `jax.jit` ir spēcīgs rīks atmiņas izmantošanas optimizēšanai Jax, uzlabojot skaitļošanas efektivitāti un samazinot nevajadzīgu atmiņu piešķīrumus, taču tas ir jāizmanto saprātīgi, lai sarežģītu aprēķinu laikā izvairītos no iespējamām atmiņas problēmām.
Atsauces:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pracices
[2] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-should-or-shouldnt-be-using-jax-in-2023/
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381948/memory-optimization-metods
.
[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-gump-on-gpu-when-jitting-functions-in-jax
[8] https://github.com/google/jax/issues/5071