System ponownego wykorzystania pamięci Jax został zaprojektowany w celu optymalizacji alokacji pamięci i zmniejszenia niepotrzebnych przydziałów pamięci, szczególnie podczas pracy z obliczeniami na dużą skalę na urządzeniach akceleratora, takich jak GPU i TPU. Oto jak to działa:
1. Transowanie macierzy: JAX śledzi żywotność tablic, aby ustalić, kiedy pamięć można bezpiecznie ponownie wykorzystać. Oznacza to, że gdy tablica nie jest już potrzebna, jej pamięć może być ponownie wykorzystana do innych operacji.
2. Mechanizm ponownego użycia pamięci: Podczas wykonywania obliczeń JAX próbuje ponownie wykorzystać bloki pamięci z tablic pośrednich, które nie są już potrzebne. Na przykład, jeśli w obliczeniach używa się tablicy pośredniej, a następnie odrzucona, JAX będzie próbował ponownie wykorzystać swoją pamięć do kolejnych operacji. Jest to szczególnie skuteczne, gdy stosuje się `Jax.jit` do kompilacji funkcji, ponieważ pomaga minimalizować przydział pamięci podczas powtarzających się obliczeń.
3. Darowizna bufora: Kolejnym aspektem ponownego wykorzystania pamięci w JAX jest darowizna buforowa. Obejmuje to określenie, że niektóre bufory wejściowe można ponownie wykorzystać w celu utrzymania wartości wyjściowych, jeśli pasują do kształtu i typu. Osiąga się to przy użyciu parametru „donate_argnums” w funkcjach takich jak `Jax.pmap` lub` Jax.jit`. Przekazując bufory, JAX może uniknąć przydzielania nowej pamięci do wyjść, zmniejszając w ten sposób ogólne zużycie pamięci.
4. Alokacja pamięci urządzenia: JAX przydziela pamięć na urządzeniu docelowym (np. GPU lub TPU) zamiast na RAM hosta. Ta strategia alokacji jest zoptymalizowana w celu zminimalizowania fragmentacji pamięci i zmniejszenia narzutów alokacji, zwłaszcza podczas preallokacji pamięci do operacji.
Ogólnie rzecz biorąc, system ponownego wykorzystania pamięci Jaxa pomaga optymalizację wydajności, minimalizując niepotrzebne alokacje pamięci i zapewniając efektywne wykorzystanie pamięci urządzenia, co jest kluczowe dla obliczeń na dużą skalę.
Cytaty:[1] https://app.stuturyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[3] https://stackaverflow.com/questions/74628777/why-does-gpu-memory-increase-hen-recreating-and-reassigning-a-jax-mumpy-array-t
[4] https://github.com/google/jax/discussion/8056
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiing.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