Přístup Jaxe k fragmentaci paměti zahrnuje několik strategií, aby se minimalizoval jeho dopad na výkon. Na rozdíl od tradiční správy paměti Python, JAX přiděluje paměť na cílovém zařízení (GPU/TPU) spíše než v hostitelské RAM, což pomáhá snížit fragmentaci paměti předchůdcem významné části paměti zařízení na začátku operací [1] [3]. Tato preallokace minimalizuje režii alokace, ale někdy může vést k chybám mimo paměti, pokud nebude správně zvládnuto [3] [5].
Pro srovnání, jiné rámce s hlubokým učením, jako jsou Pytorch a Tensorflow Například Pytorch používá dynamický výpočetní graf, který může vést k častějším alokacím a deallokaci paměti, což potenciálně zvyšuje fragmentaci [2]. Tensorflow, i když je schopen efektivně řídit paměť, se často spoléhá na své vlastní mechanismy pro správu paměti, které nemusí být v preallokaci tak agresivní jako Jax.
Funkční programovací model Jaxe podporuje použití neměnných datových struktur, což pomáhá vyhýbat se únikům paměti a zbytečným alokacím, což dále snižuje fragmentaci [2] [6]. Kromě toho kompilace a automatické diferenciační schopnosti Jax Just-In-Time (JIT) zvyšují výkon optimalizací výpočtů a minimalizací mezilehlých paměťových vyrovnávacích pamětí [4].
Celkově je přístup JAX k fragmentaci paměti navržen tak, aby optimalizoval výkon na hardwarových akcelerátorech minimalizací režie přidělování a podporou efektivního opětovného použití paměti, což může být výhodné v jiných rámcích v určitých scénářích. Tento přístup však vyžaduje pečlivé řízení, aby se zabránilo problémům mimo paměť.
Citace:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/Memory-nagement-pest-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-chould-om-mldnt-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