`Jax.jit`, işlevleri XLA (hızlandırılmış doğrusal cebir) kullanarak tam zamanında (JIT) derlenmiş sürümlere dönüştürerek JAX'ta bellek kullanımını optimize etmede önemli bir rol oynar. Bu derleme işlemi, bellek kullanımını önemli ölçüde azaltabilecek ve performansı artırabilecek bellek erişim modellerini optimize eder. İşte `jax.jit` bellek optimizasyonuna katkıda bulunmasının bazı temel yolları:
1. Optimize edilmiş bellek erişimi: JAX, `Jax.jit` ile işlevleri derleyerek bellek kullanımını daha verimli bir şekilde analiz edebilir ve planlayabilir. Bu, gereksiz ara depolama arabelleğini ortadan kaldırarak genel bellek tüketimini azaltır [2].
2. Çekirdek füzyonu: `jax.jit` tarafından kullanılan Xla, çekirdek füzyonu gerçekleştirir. Bu, birden fazla işlemin tek bir çekirdeğe birleştirildiği, geçici bellek tahsislerine olan ihtiyacı azalttığı ve bellek verimliliğini artırdığı anlamına gelir [2].
3. Önbelleğe alma ve yeniden kullanma: `Jax.jit'in kendisi bellek önbelleğini doğrudan yönetmese de, gereksiz tahsisleri en aza indirmek ve bellek kullanımını optimize etmek için bellek yeniden kullanımı ve ön planlama stratejileri gibi diğer JAX özellikleriyle birlikte çalışır [1] [3].
Bununla birlikte, `jax.jit` kullanmak, özellikle optimizasyon işlemleri sırasında, özellikle de gradyanları hesaplarken artan bellek kullanımına yol açabilir. Bunun nedeni, JIT derlemesinin daha hızlı hesaplama için ara sonuçları koruyabilmesidir, bu da daha fazla bellek tüketebilir [5] [7]. Bunu azaltmak için, gradyan kontrol etme ve temizleme önbellekleri gibi teknikler kullanılabilir [1] [3].
Genel olarak, `jax.jit`, hesaplama verimliliğini artırarak ve gereksiz bellek tahsislerini azaltarak JAX'ta bellek kullanımını optimize etmek için güçlü bir araçtır, ancak karmaşık hesaplamalar sırasında potansiyel bellek sorunlarından kaçınmak için akıllıca kullanılmalıdır.
Alıntılar:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-manemation-best-practices
[2] https://www.assemblyai.com/blog/why-tould-or-shouldnt-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-rad-sit-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-bumps-on-on-gpu-when-jitting-fonctions-in-jax
[8] https://github.com/google/jax/issues/5071