JAXs minnegjenbrukssystem er designet for å optimalisere minnetildeling og redusere unødvendige minnetildelinger, spesielt når du jobber med store beregninger på akseleratorenheter som GPUer og TPUer. Slik fungerer det:
1. Sporing Array Lifetimes: Jax sporer levetiden til matriser for å bestemme når minnet trygt kan brukes på nytt. Dette betyr at når en matrise ikke lenger er nødvendig, kan hukommelsen brukes på nytt for andre operasjoner.
2. Memanismekanisme: Når du utfører beregninger, prøver Jax å gjenbruke minneblokker fra mellomliggende matriser som ikke lenger er nødvendig. For eksempel, hvis en mellomliggende matrise brukes i en beregning og deretter kastes, vil Jax prøve å gjenbruke minnet for påfølgende operasjoner. Dette er spesielt effektivt når du bruker `jax.jit` for å kompilere funksjoner, da det hjelper til med å minimere hukommelsesfordelinger under gjentatte beregninger.
3. Bufferdonasjon: Et annet aspekt ved gjenbruk av minne i Jax er bufferdonasjon. Dette innebærer å spesifisere at visse inngangsbuffere kan gjenbrukes for å holde utgangsverdiene hvis de stemmer i form og type. Dette oppnås ved å bruke parameteren `donate_argnums` i funksjoner som` jax.pmap` eller `jax.jit`. Ved å donere buffere, kan Jax unngå å tildele nytt minne til utganger, og dermed redusere den generelle minnebruken.
4. Enhetsminnetildeling: Jax tildeler minne på målenheten (f.eks. GPU eller TPU) i stedet for på verts -RAM. Denne tildelingsstrategien er optimalisert for å minimere minnefragmentering og redusere tildeling av tildeling, spesielt når du forhindrer hukommelse for operasjoner.
Totalt sett hjelper JAXs minnegjenbrukssystem med å optimalisere ytelsen ved å minimere unødvendige minnetildelinger og sikre effektiv bruk av enhetsminnet, noe som er avgjørende for beregninger i stor skala.
Sitasjoner:[1] https://app.studyraid.com/no/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://docs.jax.dev/no/latest/faq.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/74628777/why-does-gpu-memory-increase-nwen-recreating-and-reashsigning-a-jax-numpy-array--t
[4] https://github.com/google/jax/discussions/8056
[5] https://docs.jax.dev/no/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