O sistema de reutilização de memória da JAX foi projetado para otimizar a alocação de memória e reduzir as alocações de memória desnecessárias, principalmente ao trabalhar com cálculos em larga escala em dispositivos aceleradoras, como GPUs e TPUs. Aqui está como funciona:
1. Rastreando a vida útil da matriz: Jax rastreia a vida útil das matrizes para determinar quando a memória pode ser reutilizada com segurança. Isso significa que, uma vez que uma matriz não é mais necessária, sua memória pode ser reutilizada para outras operações.
2. Mecanismo de reutilização de memória: Ao executar cálculos, Jax tenta reutilizar blocos de memória de matrizes intermediárias que não são mais necessárias. Por exemplo, se uma matriz intermediária for usada em um cálculo e, em seguida, descartada, a JAX tentará reutilizar sua memória para operações subsequentes. Isso é particularmente eficaz ao usar o `Jax.jit` para compilar funções, pois ajuda a minimizar as alocações de memória durante cálculos repetidos.
3. Doação de buffer: outro aspecto da reutilização da memória no JAX é a doação de buffer. Isso envolve especificar que certos buffers de entrada podem ser reutilizados para manter os valores de saída se corresponderem em forma e tipo. Isso é alcançado usando o parâmetro `doate_argnums` em funções como` Jax.pmap` ou `Jax.jit`. Ao doar buffers, o JAX pode evitar alocar nova memória para saídas, reduzindo assim o uso geral da memória.
4. Alocação de memória do dispositivo: Jax aloca memória no dispositivo de destino (por exemplo, GPU ou TPU) em vez de na RAM do host. Essa estratégia de alocação é otimizada para minimizar a fragmentação da memória e reduzir a sobrecarga de alocação, especialmente quando pré -alocando a memória para operações.
No geral, o sistema de reutilização de memória da JAX ajuda a otimizar o desempenho, minimizando alocações de memória desnecessárias e garantindo o uso eficiente da memória do dispositivo, o que é crucial para cálculos em larga escala.
Citações:[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-inncrease-when-recreating-e-resenhando-a-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-differenciation-in-jax