ระบบการใช้หน่วยความจำของ JAX ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรหน่วยความจำและลดการจัดสรรหน่วยความจำที่ไม่จำเป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับการคำนวณขนาดใหญ่บนอุปกรณ์เร่งความเร็วเช่น GPU และ TPU นี่คือวิธีการทำงาน:
1. การติดตามอายุการใช้งานอาร์เรย์: JAX ติดตามอายุการใช้งานของอาร์เรย์เพื่อพิจารณาว่าเมื่อใดที่หน่วยความจำสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้อย่างปลอดภัย ซึ่งหมายความว่าเมื่อไม่จำเป็นต้องใช้อาร์เรย์อีกต่อไปหน่วยความจำของมันสามารถนำกลับมาใช้ใหม่สำหรับการดำเนินการอื่น ๆ
2. กลไกการใช้หน่วยความจำซ้ำ: เมื่อทำการคำนวณ JAX พยายามนำบล็อกหน่วยความจำกลับมาใช้ใหม่จากอาร์เรย์ระดับกลางที่ไม่จำเป็นอีกต่อไป ตัวอย่างเช่นหากมีการใช้อาร์เรย์ระดับกลางในการคำนวณแล้วทิ้ง Jax จะพยายามนำหน่วยความจำกลับมาใช้ใหม่สำหรับการดำเนินการครั้งต่อไป สิ่งนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ `jax.jit` เพื่อรวบรวมฟังก์ชั่นเนื่องจากช่วยลดการจัดสรรหน่วยความจำในระหว่างการคำนวณซ้ำ
3. การบริจาคบัฟเฟอร์: อีกแง่มุมหนึ่งของการใช้หน่วยความจำซ้ำใน Jax คือการบริจาคบัฟเฟอร์ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุว่าบัฟเฟอร์อินพุตบางอย่างสามารถนำกลับมาใช้ใหม่เพื่อเก็บค่าเอาต์พุตหากตรงกับรูปร่างและประเภท นี่คือความสำเร็จโดยใช้พารามิเตอร์ `donate_argnums 'ในฟังก์ชั่นเช่น` jax.pmap` หรือ `jax.jit` โดยการบริจาคบัฟเฟอร์ JAX สามารถหลีกเลี่ยงการจัดสรรหน่วยความจำใหม่สำหรับเอาต์พุตซึ่งจะช่วยลดการใช้หน่วยความจำโดยรวม
4. การจัดสรรหน่วยความจำอุปกรณ์: JAX จัดสรรหน่วยความจำบนอุปกรณ์เป้าหมาย (เช่น GPU หรือ TPU) มากกว่าบน RAM โฮสต์ กลยุทธ์การจัดสรรนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อลดการกระจายตัวของหน่วยความจำและลดค่าใช้จ่ายในการจัดสรรโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อหน่วยความจำก่อนการดำเนินการ
โดยรวมแล้วระบบการใช้หน่วยความจำของ JAX ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพโดยการลดการจัดสรรหน่วยความจำที่ไม่จำเป็นและทำให้มั่นใจได้ว่าการใช้หน่วยความจำอุปกรณ์อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการคำนวณขนาดใหญ่
การอ้างอิง:[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-increase-when-recraiting และ 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_allocation.html
[8] https://www.kaggle.com/code/goktugguvercin/automatic-differentiation-in-jax