Systém opětovného použití paměti Jax je navržen tak, aby optimalizoval alokaci paměti a snížil zbytečné alokace paměti, zejména při práci s velkými výpočty na zařízeních akcelerátoru, jako jsou GPU a TPU. Takto to funguje:
1. Sledování života pole: Jax sleduje životnost pole, aby určil, kdy lze paměť bezpečně znovu použít. To znamená, že jakmile pole již není potřeba, může být jeho paměť znovu použita pro jiné operace.
2. Mechanismus opětovného použití paměti: Při provádění výpočtů se Jax pokouší znovu použít bloky paměti z mezilehlých polí, která již nejsou potřeba. Například pokud je při výpočtu použito mezilehlé pole a poté se Jax pokusí znovu použít svou paměť pro následné operace. To je zvláště efektivní při použití „jax.jit“ ke kompilaci funkcí, protože to pomáhá minimalizovat alokace paměti během opakovaných výpočtů.
3. Dary vyrovnávací paměti: Dalším aspektem opětovného použití paměti v Jax je dar vyrovnávací paměti. To zahrnuje určení, že určité vstupní vyrovnávací paměti mohou být znovu použity pro udržení výstupních hodnot, pokud se shodují ve tvaru a typu. Toho je dosaženo pomocí parametru `dorte_argnums` ve funkcích jako` jax.pmap` nebo `jax.jit`. Darováním vyrovnávacích pamětí se JAX může vyhnout přidělování nové paměti pro výstupy, čímž se sníží celkové využití paměti.
4. Přidělení paměti zařízení: JAX přiděluje paměť na cílovém zařízení (např. GPU nebo TPU) spíše než na hostitelskou RAM. Tato strategie přidělování je optimalizována tak, aby minimalizovala fragmentaci paměti a snížila režii přidělování, zejména při předem předplacení paměti pro operace.
Celkově pomáhá systém Jaxova opětovného použití paměti při optimalizaci výkonu minimalizací zbytečných alokací paměti a zajištění efektivního využití paměti zařízení, což je zásadní pro výpočty ve velkém měřítku.
Citace:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/Memory-nagement-pest-Practices
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/74628777/why-does-gpu-Memory--When-Recreating and Reassigning-a-jax-nompy-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