Le système de réutilisation de la mémoire de Jax est conçu pour optimiser l'allocation de la mémoire et réduire les allocations de mémoire inutiles, en particulier lorsque vous travaillez avec des calculs à grande échelle sur des dispositifs d'accélérateur comme les GPU et les TPU. Voici comment cela fonctionne:
1. Suivi des durées de vie du tableau: Jax suit les durées de vie des tableaux pour déterminer quand la mémoire peut être réutilisée en toute sécurité. Cela signifie qu'une fois qu'un tableau n'est plus nécessaire, sa mémoire peut être réutilisée pour d'autres opérations.
2. Mécanisme de réutilisation de la mémoire: Lors de la réalisation de calculs, Jax tente de réutiliser les blocs de mémoire des tableaux intermédiaires qui ne sont plus nécessaires. Par exemple, si un tableau intermédiaire est utilisé dans un calcul puis jeté, Jax essaiera de réutiliser sa mémoire pour les opérations ultérieures. Ceci est particulièrement efficace lors de l'utilisation de «jax.jit» pour compiler les fonctions, car cela aide à minimiser les allocations de mémoire lors de calculs répétés.
3. Don de tampon: Un autre aspect de la réutilisation de la mémoire dans JAX est le don de tampon. Cela implique de spécifier que certains tampons d'entrée peuvent être réutilisés pour maintenir les valeurs de sortie s'ils correspondent en forme et en type. Ceci est réalisé en utilisant le paramètre `DONATE_ARGNUMS` dans des fonctions comme` jax.pmap` ou `jax.jit`. En donnant des tampons, Jax peut éviter d'allorer une nouvelle mémoire pour les sorties, réduisant ainsi l'utilisation globale de la mémoire.
4. allocation de mémoire de l'appareil: JAX alloue la mémoire sur le périphérique cible (par exemple, GPU ou TPU) plutôt que sur la RAM hôte. Cette stratégie d'allocation est optimisée pour minimiser la fragmentation de la mémoire et réduire les frais généraux d'allocation, en particulier lors de la préallocation de la mémoire pour les opérations.
Dans l'ensemble, le système de réutilisation de la mémoire de Jax aide à optimiser les performances en minimisant les allocations de mémoire inutiles et en assurant une utilisation efficace de la mémoire de l'appareil, ce qui est crucial pour les calculs à grande échelle.
Citations:[1] https://app.studyrad.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-ingend-when-recreating-and-reassign-a-jax-numpy-natray-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