A JAX-ben a gazdaszervezet-transzferek minimalizálása elengedhetetlen a teljesítmény optimalizálásához, különösen akkor, ha nagy adatkészletekkel vagy összetett számításokkal dolgoznak. Íme néhány hatékony stratégia ezen átutalások csökkentésére:
1. Használja a `jax.device_put ()` kifejezett elhelyezést: kifejezetten az adatokat helyezze az eszközökre a `jax.device_put ()` használatával az implicit transzferek elkerülése érdekében. Ez biztosítja, hogy az adatok a kezdetektől fogva tárolódjanak az eszközön, csökkentve a gazdaszervezet-átutalások szükségességét [3].
2. Használási puffer adománya: A JAX lehetséges, ha lehetséges, újra felhasználhatja a memória puffereket, csökkentve az új allokációk és átutalások szükségességét. Ez különösen hasznos olyan funkciókban, ahol a számítás után nincs szükség közbenső eredményekre [3].
3. Helyi frissítések végrehajtása: A tömbök frissítését a helyen, olyan műveletek használatával, mint a `jax.lax.dynamic_update_slice ()`, hogy elkerüljük az új tömbök létrehozását, és így minimalizálják a memória-allokációkat és az átadásokat [5].
4. kötegelt műveletek: Az adatokat tételekben dolgozzák fel a gazdaszervezet-transzferek gyakoriságának csökkentése érdekében. Ez a megközelítés elősegíti a memória fragmentálódását is azáltal, hogy minimalizálja az allokációk számát [5].
5. Használja a `jax.jit ()` összeállítást: fordítsa a funkciókat a `jax.jit ()` segítségével az ismételt számítások optimalizálásához. Ez elősegítheti a felesleges transzferek csökkentését azáltal, hogy biztosítja a számítások hatékony végrehajtását az eszközön [5].
6. Minimalizálja az implicit transzfereket transzferőrökkel: Konfigurálja a JAX transzfer őröket a naplózáshoz vagy az implicit transzferek tiltásához. Ez segít azonosítani és megakadályozni a nem kívánt transzfereket, biztosítva, hogy szükség esetén csak kifejezett transzferek megengedjenek [1].
7. Profil memóriafelhasználás: Használja a JAX profilkészítő eszközeit a memória használatának figyelemmel kísérésére és azon területek azonosítására, ahol az átutalások optimalizálhatók. Ez elősegíti a memória elosztását és átadása a gazdagép és az eszköz között [3].
8. Gradiens ellenőrző pont: Gradient ellenőrző pontok hajtása a memória-igényes műveletekhez a memória fölött történő csökkentése érdekében. Ez a stratégia csak a szükséges közbenső eredmények tárolását foglalja magában, minimalizálva a nagy memória -allokációk és átutalások szükségességét [5].
Ezeknek a stratégiáknak a végrehajtásával a fejlesztők jelentősen csökkenthetik a gazdaszervezet-átutalásokat, ami jobb teljesítményt és hatékonyságot eredményez a JAX alkalmazásokban.
Idézetek:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/transfer_guard.html
[2] https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/onapi/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/exploring-parallel-strategies-with-jax/
[8] https://jax.readthedocs.io/en/latest/multi_process.html