JAXi mälu taaskasutamise süsteem on loodud mälu jaotamise optimeerimiseks ja tarbetute mälu jaotuste vähendamiseks, eriti kui töötada suuremahuliste arvutustega kiirendiseadmetes nagu GPU-d ja TPU-d. Siit saate teada, kuidas see töötab:
1. Massiivi eluaegade jälgimine: Jax jälgib massiivide eluea, et teha kindlaks, millal mälu saab ohutult uuesti kasutada. See tähendab, et kui massiivi pole enam vaja, saab selle mälu muude toimingute jaoks uuesti kasutada.
2. Mälu taaskasutamise mehhanism: arvutuste tegemisel üritab Jax korduda mäluplokke vahepealsetest massiividest, mida enam ei vaja. Näiteks kui arvutamisel kasutatakse vahemassiivi ja seejärel visatakse ära, proovib Jax järgmiste toimingute jaoks mälu uuesti kasutada. See on eriti tõhus, kui kasutate funktsioonide kompileerimiseks `jax.jit`, kuna see aitab korduvate arvutuste ajal mälu jaotusi minimeerida.
3. Puhver annetamine: Jaxi mälu taaskasutamise teine aspekt on puhver annetamine. See hõlmab täpsustamist, et teatud sisendpuhvreid saab väljundväärtuste hoidmiseks uuesti kasutada, kui need vastavad kujule ja tüübile. See saavutatakse parameetri "Donate_argnums` abil funktsioonides nagu" jax.pmap "või" jax.jit ". Puhvrite annetades saab JAX vältida väljundite jaoks uue mälu eraldamist, vähendades sellega üldist mälu kasutamist.
4. seadme mälu jaotamine: JAX eraldab mälu sihtseadmesse (nt GPU või TPU), mitte host RAM -i. See jaotamise strateegia on optimeeritud, et minimeerida mälu killustatust ja vähendada jaotust üldkulusid, eriti toimingute mälu eelneva mälu eelnevalt.
Üldiselt aitab Jaxi mälu taaskasutamise süsteem toimivust optimeerida, minimeerides tarbetuid mälu eraldamisi ja tagades seadme mälu tõhusa kasutamise, mis on ülioluline suuremahuliste arvutuste jaoks.
Tsitaadid:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
]
[4] https://github.com/google/jax/dicussions/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
]