Il sistema di riutilizzo della memoria di Jax è progettato per ottimizzare l'allocazione della memoria e ridurre le allocazioni di memoria inutili, in particolare quando si lavora con calcoli su larga scala su dispositivi acceleratori come GPU e TPU. Ecco come funziona:
1. Ciò significa che una volta che un array non è più necessario, la sua memoria può essere riutilizzata per altre operazioni.
2. Meccanismo di riutilizzo della memoria: quando si eseguono calcoli, Jax tenta di riutilizzare i blocchi di memoria da array intermedi che non sono più necessari. Ad esempio, se un array intermedio viene utilizzato in un calcolo e quindi scartato, Jax proverà a riutilizzare la sua memoria per le operazioni successive. Ciò è particolarmente efficace quando si utilizzano `jax.jit` per compilare le funzioni, in quanto aiuta a ridurre al minimo le allocazioni di memoria durante i calcoli ripetuti.
3. Donazione del buffer: un altro aspetto del riutilizzo della memoria in Jax è la donazione del buffer. Ciò comporta la specifica che alcuni buffer di input possono essere riutilizzati per contenere i valori di output se corrispondono in forma e tipo. Questo si ottiene utilizzando il parametro `donate_argnums` in funzioni come` jax.pmap` o `jax.jit`. Donando buffer, Jax può evitare di allocare nuova memoria per le uscite, riducendo così l'utilizzo complessivo della memoria.
4. Allocazione della memoria del dispositivo: Jax alloca la memoria sul dispositivo di destinazione (ad es. GPU o TPU) anziché sulla RAM host. Questa strategia di allocazione è ottimizzata per ridurre al minimo la frammentazione della memoria e ridurre le spese generali di allocazione, soprattutto quando si preide la memoria per le operazioni.
Nel complesso, il sistema di riutilizzo della memoria di Jax aiuta a ottimizzare le prestazioni minimizzando le allocazioni di memoria inutili e garantendo un uso efficiente della memoria del dispositivo, che è cruciale per i calcoli su larga scala.
Citazioni:[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-ray-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