Minimalizácia prevodov hostiteľských zariadení v JAX je rozhodujúca pre optimalizáciu výkonu, najmä pri práci s veľkými množinami údajov alebo zložitých výpočtov. Tu je niekoľko účinných stratégií na zníženie týchto prevodov:
1. Použite `jax.device_put ()` na explicitné umiestnenie: explicitne umiestnite údaje na zariadenia pomocou `jax.device_put ()`, aby ste predišli implicitným prenosom. To zaisťuje, že údaje sa ukladajú na zariadení od začiatku, čím sa znižuje potreba prevodov hostiteľských zariadení [3].
2. Darovanie pákového vyrovnávacej pamäte: Jax môže v prípade možnosti znovu použiť vyrovnávacie pamäte pamäte, čím sa zníži potreba nových prideľovaní a prevodov. Toto je užitočné najmä vo funkciách, kde po výpočte nie sú potrebné stredné výsledky [3].
3. Implementujte aktualizácie na mieste: Aktualizujte polia na mieste pomocou operácií ako `jax.lax.dynamic_update_slice ()`, aby ste predišli vytvoreniu nových polí, a tým minimalizovali pridelenie pamäte a prevody [5].
4. Dávkové operácie: Procesné údaje v dávkach na zníženie frekvencie prevodov hostiteľských zariadení. Tento prístup tiež pomáha predchádzať fragmentácii pamäte minimalizáciou počtu prideľovaní [5].
5. Použite `jax.jit ()` na kompiláciu: na optimalizáciu opakovaných výpočtov `jax.jit ()` kompilácie s `jax.jit ()`. To môže pomôcť znížiť zbytočné prenosy zabezpečením efektívneho vykonávania výpočtov v zariadení [5].
6. Minimalizujte implicitné prevody s prenosovými ochrancami: Konfigurujte chrániče prenosu Jax na zaznamenávanie alebo zakázať implicitné prevody. To pomáha identifikovať a zabrániť neúmyselným prevodom, čím sa zabezpečí, že v prípade potreby sú povolené iba explicitné prevody [1].
7. Použitie pamäte profilu: Použite profilovacie nástroje Jax na monitorovanie využitia pamäte a identifikáciu oblastí, v ktorých je možné optimalizovať prevody. To pomáha pochopiť, ako sa pamäť prideľuje a prenáša medzi hostiteľom a zariadením [3].
8. Gradient kontrola: Implementujte kontrolné informácie o operáciách náročných na pamäť, aby ste znížili režijné náklady na pamäť. Táto stratégia spočíva v ukladaní iba potrebných medziprodukčných výsledkov, čo minimalizuje potrebu prideľovania veľkých pamäte a prevodov [5].
Implementáciou týchto stratégií môžu vývojári významne znížiť prevody hostiteľských zariadení, čo vedie k zlepšeniu výkonnosti a efektívnosti v aplikáciách Jax.
Citácie:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/transfer_guard.html
Https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/oneappi/optimization-guide-gpu/2024-0/minimizing-data-transfers-and-memory-allocations.html
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381940/device-memory-management
[4] https://github.com/jax-ml/jax/issues/26425
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[6] https://docs.jax.dev/en/latest/jep/14273-Shard-map.html
[7] https://astralord.github.io/posts/explordring-paralral-trategies-with-Jax/
[8] https://jax.readthedocs.io/en/latest/multi_process.html