Система повторного использования памяти JAX предназначена для оптимизации распределения памяти и уменьшения ненужных распределений памяти, особенно при работе с крупномасштабными вычислениями на устройствах акселератора, таких как графические процессоры и TPU. Вот как это работает:
1. Отслеживание массива жизни: JAX отслеживает время жизни массивов, чтобы определить, когда память может быть безопасно повторно использовано. Это означает, что после того, как массив больше не требуется, его память может быть использована повторно для других операций.
2. Механизм повторного использования памяти: при выполнении вычислений JAX пытается повторно использовать блоки памяти из промежуточных массивов, которые больше не нужны. Например, если в вычислении используется промежуточный массив, а затем отброшен, JAX попытается повторно использовать свою память для последующих операций. Это особенно эффективно при использовании `jax.jit` для компиляции функций, поскольку это помогает минимизировать распределение памяти во время повторных вычислений.
3. Buffer Dorgation: Другим аспектом повторного использования памяти в JAX является пожертвование буфера. Это включает в себя указание того, что определенные входные буферы могут быть использованы повторно для сохранения выходных значений, если они соответствуют форме и типу. Это достигается с использованием параметра `donate_argnums` в таких функциях, как` jax.pmap` или `jax.jit`. Пожертвовав буферы, JAX может избежать выделения новой памяти для выходов, тем самым уменьшая общее использование памяти.
4. Распределение памяти устройства: JAX выделяет память на целевое устройство (например, GPU или TPU), а не на ОЗУ хоста. Эта стратегия распределения оптимизирована, чтобы минимизировать фрагментацию памяти и уменьшить накладные расходы на распределение, особенно при предварительной памяти для операций.
В целом, система повторного использования памяти JAX помогает оптимизировать производительность, минимизируя ненужные распределения памяти и обеспечивая эффективное использование памяти устройства, что имеет решающее значение для крупномасштабных вычислений.
Цитаты:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-ractices
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/74628777/why-does-gpu-memory-increase-trecreating-and-reassigning-ajax-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-differentiation-in-jax