El sistema de reutilización de memoria de Jax está diseñado para optimizar la asignación de memoria y reducir las asignaciones de memoria innecesaria, particularmente cuando se trabaja con cálculos a gran escala en dispositivos de aceleradores como GPU y TPU. Así es como funciona:
1. Seguimiento de vidas de matriz: Jax rastrea las vidas de las matrices para determinar cuándo se puede reutilizar la memoria de manera segura. Esto significa que una vez que ya no se necesita una matriz, su memoria se puede reutilizar para otras operaciones.
2. Mecanismo de reutilización de memoria: al realizar cálculos, Jax intenta reutilizar bloques de memoria de matrices intermedias que ya no son necesarias. Por ejemplo, si se usa una matriz intermedia en un cálculo y luego se descarta, Jax intentará reutilizar su memoria para operaciones posteriores. Esto es particularmente efectivo cuando se usa `jax.jit` para compilar funciones, ya que ayuda a minimizar las asignaciones de memoria durante los cálculos repetidos.
3. Donación del búfer: otro aspecto de la reutilización de memoria en Jax es la donación de búfer. Esto implica especificar que ciertos buffers de entrada se pueden reutilizar para mantener los valores de salida si coinciden en forma y tipo. Esto se logra utilizando el parámetro `donate_argnums` en funciones como` jax.pmap` o `jax.jit`. Al donar buffers, Jax puede evitar asignar nueva memoria para salidas, reduciendo así el uso general de la memoria.
4. Asignación de memoria del dispositivo: Jax asigna la memoria en el dispositivo de destino (por ejemplo, GPU o TPU) en lugar de en la RAM del host. Esta estrategia de asignación está optimizada para minimizar la fragmentación de la memoria y reducir la sobrecarga de asignación, especialmente al preeloclar la memoria para las operaciones.
En general, el sistema de reutilización de memoria de Jax ayuda a optimizar el rendimiento al minimizar las asignaciones de memoria innecesaria y garantizar el uso eficiente de la memoria del dispositivo, lo cual es crucial para los cálculos a gran escala.
Citas:[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-crasege- when-recreating-and-reassigning-a--jax-numpy-array--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-diferentiation-in-Jax