يتضمن نهج Jax تجزئة الذاكرة عدة استراتيجيات لتقليل تأثيرها على الأداء. على عكس إدارة ذاكرة Python التقليدية ، يخصص Jax الذاكرة على الجهاز المستهدف (GPU/TPU) بدلاً من RAM المضيف ، مما يساعد على تقليل تجزئة الذاكرة عن طريق التخلص من جزء كبير من ذاكرة الجهاز في بداية العمليات [1] [3]. يقلل هذا التخصيص إلى الحد الأدنى من التخصيص ، ولكنه قد يؤدي أحيانًا إلى أخطاء خارج الذاكرة إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح [3] [5].
بالمقارنة ، تدير أطر التعلم العميق الأخرى مثل Pytorch و TensorFlow الذاكرة على وحدات معالجة الرسومات و TPUs ولكن قد لا تتقلب بقوة مثل Jax. يستخدم Pytorch ، على سبيل المثال ، رسمًا بيانيًا حسابيًا ديناميكيًا ، والذي يمكن أن يؤدي إلى مخصصات أكثر تكرارًا للذاكرة وإجراءات تعاملات ، مما قد يزيد من تجزئة [2]. TensorFlow ، على الرغم من أنه قادر على إدارة الذاكرة بكفاءة ، يعتمد غالبًا على آليات إدارة الذاكرة الخاصة بها والتي قد لا تكون عدوانية في التوحيد مثل Jax.
يشجع نموذج البرمجة الوظيفية لـ JAX استخدام هياكل البيانات غير القابلة للتغيير ، مما يساعد في تجنب تسرب الذاكرة والتخصيصات غير الضرورية ، مما يقلل من التفتت [2] [6]. بالإضافة إلى ذلك ، فإن مجموعة Jax Just في الوقت المناسب (JIT) وقدرات التمايز التلقائي تعزز الأداء من خلال تحسين الحسابات وتقليل المخازن المؤقتة للتخزين الوسيطة [4].
بشكل عام ، تم تصميم نهج Jax في تجزئة الذاكرة لتحسين الأداء على مسرعات الأجهزة من خلال تقليل تخصيص النفقات العامة وتعزيز إعادة استخدام الذاكرة الفعالة ، والتي يمكن أن تكون مفيدة على الأطر الأخرى في سيناريوهات معينة. ومع ذلك ، يتطلب هذا النهج إدارة دقيقة لتجنب القضايا خارج الذاكرة.
الاستشهادات:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.newhorizons.com/resources/blog/jax-vs-pytorch-comparing-two-deep-learning-frameworks
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-hould-or-houldnt-be-using-jax-in-2023/
[5] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[6] https://www.kdnuggets.com/keras-vs-jax-a-comparison
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[8] https://arxiv.org/html/2411.02797