JAX: s minnesåteranvändningssystem är utformat för att optimera minnesallokering och minska onödiga minnesallokeringar, särskilt när du arbetar med storskaliga beräkningar på acceleratorenheter som GPU: er och TPU: er. Så här fungerar det:
1. Spårning av array livstider: JAX spårar livslängden för matriser för att avgöra när minnet kan återanvändas säkert. Detta innebär att när en matris inte längre behövs kan dess minne återanvändas för andra operationer.
2. Minnesåteranvändningsmekanism: När du utför beräkningar försöker JAX återanvända minnesblock från mellanliggande matriser som inte längre behövs. Till exempel, om en mellanliggande array används i en beräkning och sedan kasseras, kommer JAX att försöka återanvända sitt minne för efterföljande operationer. Detta är särskilt effektivt när du använder `jax.jit 'för att sammanställa funktioner, eftersom det hjälper till att minimera minnesallokeringarna under upprepade beräkningar.
3. Buffertdonation: En annan aspekt av minne återanvändning i JAX är buffertdonation. Detta innebär att specificera att vissa ingångsbuffertar kan återanvändas för att hålla utgångsvärden om de matchar i form och typ. Detta uppnås med parametern "donate_argnums" i funktioner som `jax.pmap` eller` jax.jit '. Genom att donera buffertar kan JAX undvika tilldelning av nytt minne för utgångar och därmed minska den totala minnesanvändningen.
4. Tilldelning av enhetsminnet: JAX tilldelar minne på målenheten (t.ex. GPU eller TPU) snarare än på värd RAM. Denna tilldelningsstrategi är optimerad för att minimera minnesfragmentering och minska tilldelningen, särskilt när du förhandsgränsar minne för operationer.
Sammantaget hjälper JAX: s minne återanvändningssystem att optimera prestanda genom att minimera onödiga minnesallokeringar och säkerställa effektiv användning av enhetsminne, vilket är avgörande för storskaliga beräkningar.
Citeringar:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-st-practices
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
]
[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