Das JAX-Speicher-Wiederverwendungssystem von JAX ist so konzipiert, dass die Speicherzuweisung optimiert und unnötige Speicherzuweisungen reduziert werden, insbesondere bei der Arbeit mit großen Berechnungen auf Beschleunigungsgeräten wie GPUs und TPUs. So funktioniert es:
1. Verfolgung von Array Lifetimes: Jax verfolgt die Lebensdauer von Arrays, um festzustellen, wann der Speicher sicher wiederverwendet werden kann. Dies bedeutet, dass sein Speicher für andere Operationen wiederverwendet werden kann, sobald ein Array mehr benötigt wird.
2. Mechanismus zur Wiederverwendung von Speicher: Bei der Durchführung von Berechnungen versucht JAX, Speicherblöcke von Zwischenarrays wiederzuverwenden, die nicht mehr benötigt werden. Wenn beispielsweise ein Zwischenarray in einer Berechnung verwendet und dann verworfen wird, versucht Jax, seinen Speicher für nachfolgende Operationen wiederzuverwenden. Dies ist besonders effektiv, wenn Sie "jax.jit" zum Kompilieren von Funktionen verwenden, da dies bei wiederholten Berechnungen die Speicherzuordnungen minimiert.
3. Pufferspende: Ein weiterer Aspekt der Wiederverwendung von Speicher in JAX ist die Pufferspende. Dies beinhaltet die Angabe, dass bestimmte Eingangspuffer wiederverwendet werden können, um die Ausgangswerte zu halten, wenn sie in Form und Typ übereinstimmen. Dies wird unter Verwendung des Parameters "Donate_argnums" in Funktionen wie `jax.pmap` oder` jax.jit` erreicht. Durch das Spenden von Puffern kann JAX vermeiden, einen neuen Speicher für Ausgaben zuzuweisen und so den allgemeinen Speicherverbrauch zu verringern.
4. Gerätespeicherzuweisung: JAX weist den Speicher auf dem Zielgerät (z. B. GPU oder TPU) an und nicht auf dem Host -RAM. Diese Allokationsstrategie ist optimiert, um die Gedächtnisfragmentierung zu minimieren und die Allokationsaufwand zu verringern, insbesondere wenn das Vorab -Speicher für Operationen vorhanden ist.
Insgesamt hilft JAX 'Speicher-Wiederverwendungssystem bei der Optimierung der Leistung, indem unnötige Speicherzuweisungen minimiert und die effiziente Verwendung des Gerätespeichers gewährleistet ist, was für groß angelegte Berechnungen von entscheidender Bedeutung ist.
Zitate:[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-chax-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