تم تصميم نظام إعادة استخدام ذاكرة Jax لتحسين تخصيص الذاكرة وتقليل تخصيصات الذاكرة غير الضرورية ، خاصة عند العمل مع عمليات حسابية واسعة النطاق على أجهزة التسريع مثل وحدات معالجة الرسومات و TPUs. إليك كيف تعمل:
1. تتبع حياة صفيف: تتبع Jax عمر المصفوفات لتحديد متى يمكن إعادة استخدام الذاكرة بأمان. هذا يعني أنه بمجرد عدم الحاجة إلى المصفوفة ، يمكن إعادة استخدام ذاكرته للعمليات الأخرى.
2. آلية إعادة استخدام الذاكرة: عند إجراء الحسابات ، يحاول Jax إعادة استخدام كتل الذاكرة من المصفوفات الوسيطة التي لم تعد مطلوبة. على سبيل المثال ، إذا تم استخدام صفيف وسيطة في حساب ثم يتم التخلص منه ، فسيحاول Jax إعادة استخدام ذاكرتها للعمليات اللاحقة. هذا فعال بشكل خاص عند استخدام `jax.jit` لتجميع الوظائف ، لأنه يساعد على تقليل تخصيصات الذاكرة أثناء الحسابات المتكررة.
3. التبرع العازلة: جانب آخر من إعادة استخدام الذاكرة في Jax هو التبرع العازلة. يتضمن ذلك تحديد أنه يمكن إعادة استخدام بعض المخازن المؤقتة للإدخال للاحتفاظ بقيم الإخراج إذا كانت تتطابق مع الشكل والنوع. يتم تحقيق ذلك باستخدام معلمة `donate_argnums` في وظائف مثل` jax.pmap` أو `jax.jit`. من خلال التبرع بالمخازن المؤقتة ، يمكن لـ JAX تجنب تخصيص ذاكرة جديدة للمخرجات ، وبالتالي تقليل استخدام الذاكرة بشكل عام.
4. تخصيص ذاكرة الجهاز: يخصص JAX الذاكرة على الجهاز المستهدف (على سبيل المثال ، GPU أو TPU) بدلاً من ذاكرة الوصول العشوائي المضيفة. تم تحسين استراتيجية التخصيص هذه لتقليل تفتيت الذاكرة وتقليل النفقات العامة للتخصيص ، خاصة عند التخلص من الذاكرة للعمليات.
بشكل عام ، يساعد نظام إعادة استخدام ذاكرة Jax في تحسين الأداء من خلال تقليل تخصيصات الذاكرة غير الضرورية وضمان استخدام ذاكرة الجهاز الفعالة ، وهو أمر بالغ الأهمية للحسابات على نطاق واسع.
الاستشهادات:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/74628777/why-does-gpu-memory-increase-when-recreating-and-reassigning-a-jax-numpy-array-t
[4] https://github.com/google/jax/discussions/8056
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[6] https://news.ycombinator.com/item؟id=29128998
[7] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[8] https://www.kaggle.com/code/goktugguvercin/automatic-differentiation-in-jax