Sistemul de reutilizare a memoriei JAX este proiectat pentru a optimiza alocarea memoriei și pentru a reduce alocările inutile de memorie, în special atunci când lucrați cu calcule pe scară largă pe dispozitive de accelerație precum GPU și TPU. Iată cum funcționează:
1. Urmărirea duratei de viață a tabloului: JAX urmărește durata de viață a tablourilor pentru a determina când memoria poate fi reutilizată în siguranță. Aceasta înseamnă că, odată ce un tablou nu mai este necesar, memoria sa poate fi reutilizată pentru alte operațiuni.
2. Mecanism de reutilizare a memoriei: Când efectuați calcule, JAX încearcă să reutilizeze blocurile de memorie din tablourile intermediare care nu mai sunt necesare. De exemplu, dacă un tablou intermediar este utilizat într -un calcul și apoi aruncat, JAX va încerca să -și reutilizeze memoria pentru operațiuni ulterioare. Acest lucru este deosebit de eficient atunci când utilizați `jax.jit` pentru a compila funcții, deoarece ajută la minimizarea alocărilor de memorie în timpul calculelor repetate.
3. Donația tamponului: Un alt aspect al reutilizării memoriei în JAX este donația tampon. Aceasta implică specificarea faptului că anumite tampoane de intrare pot fi reutilizate pentru a menține valorile de ieșire dacă se potrivesc cu formă și tip. Acest lucru se realizează folosind parametrul `donate_argnums` în funcții precum` JAX.PMAP` sau `JAX.JIT`. Prin donarea tampoanelor, JAX poate evita alocarea de noi memorie pentru ieșiri, reducând astfel utilizarea generală a memoriei.
4. Alocarea memoriei dispozitivului: JAX alocă memorie pe dispozitivul țintă (de exemplu, GPU sau TPU), mai degrabă decât pe RAM -ul gazdă. Această strategie de alocare este optimizată pentru a reduce la minimum fragmentarea memoriei și pentru a reduce cheltuielile de alocare, mai ales atunci când preallocarea memoriei pentru operații.
În general, sistemul de reutilizare a memoriei JAX ajută la optimizarea performanței prin minimizarea alocărilor de memorie inutile și asigurând utilizarea eficientă a memoriei dispozitivului, ceea ce este crucial pentru calculele la scară largă.
Citări:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pacts
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/74628777/why-does-gpu-memory-increase-when-hen-recreating-and-reassigning-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_alocation.html
[8] https://www.kaggle.com/code/goktugguvercin/automatic-differentiation-in-jax