„Jax.jit“ vaidina lemiamą vaidmenį optimizuojant „Jax“ atminties naudojimą, paverčiant funkcijas į „Just-in Time“ (JIT) sudarytas versijas naudojant XLA (pagreitintą linijinę algebrą). Šis kompiliavimo procesas optimizuoja atminties prieigos modelius, kurie gali žymiai sumažinti atminties naudojimą ir pagerinti našumą. Čia yra keletas pagrindinių būdų „Jax.jit“ prisideda prie atminties optimizavimo:
1. Optimizuota atminties prieiga: sudarydamas funkcijas naudojant „Jax.jit“, Jax gali efektyviau analizuoti ir suplanuoti atminties naudojimą. Tai padeda pašalinti nereikalingus tarpinius laikymo buferius, sumažinant bendrą atminties sunaudojimą [2].
2. Branduolio suliejimas: XLA, kurį naudoja „Jax.jit“, atlieka branduolio suliejimą. Tai reiškia, kad kelios operacijos sujungiamos į vieną branduolį, sumažinant laikinų atminties paskirstymo poreikį ir pagerinant atminties efektyvumą [2].
3. talpyklos kaupimas ir pakartotinis naudojimas: nors pats „Jax.jit“ tiesiogiai nevaldo atminties talpyklos, jis veikia kartu su kitomis „Jax“ funkcijomis, tokiomis kaip atminties pakartotinis naudojimas ir išankstinis strategijos, kad būtų sumažintas nereikalingų paskirstymų ir optimizuotų atminties naudojimą [1] [3].
Tačiau naudojant „jax.jit“ kartais gali padidėti atminties naudojimas optimizavimo procesų metu, ypač skaičiuojant gradientus. Taip yra todėl, kad JIT kompiliacija gali išlaikyti tarpinius rezultatus greitesniam skaičiavimui, o tai gali sunaudoti daugiau atminties [5] [7]. Norėdami tai sušvelninti, gali būti naudojami tokie metodai kaip gradiento patikrinimo ir išvalymo talpyklos. [1] [3].
Apskritai, „Jax.jit“ yra galingas įrankis, skirtas optimizuoti atminties naudojimą JAX, pagerinant skaičiavimo efektyvumą ir sumažinant nereikalingą atminties paskirstymą, tačiau jis turi būti naudojamas protingai, kad būtų išvengta galimų atminties problemų sudėtingų skaičiavimų metu.
Citatos:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-praktices
[2] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-hould-orhouldnt-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