JAXs tilgang til hukommelsesfragmentering involverer flere strategier for at minimere dens indflydelse på ydeevnen. I modsætning til traditionel Python -hukommelsesstyring tildeler JAX hukommelse på målenheden (GPU/TPU) snarere end i vært RAM, hvilket hjælper med at reducere hukommelsesfragmentering ved at forebygge en betydelig del af enhedens hukommelse i starten af driften [1] [3]. Denne preallocation minimerer allokeringsomkostninger, men kan undertiden føre til fejl uden for hukommelsen, hvis de ikke styres korrekt [3] [5].
Til sammenligning administrerer andre dybe læringsrammer som Pytorch og TensorFlow også hukommelse på GPU'er og TPU'er, men kan ikke preallocate så aggressivt som JAX. Pytorch bruger for eksempel en dynamisk beregningsgraf, der kan føre til hyppigere hukommelsesallokeringer og forhandlinger, der potentielt øger fragmenteringen [2]. Tensorflow, mens han er i stand til at styre hukommelsen effektivt, er ofte afhængig af sine egne hukommelsesstyringsmekanismer, der måske ikke er så aggressive i Preallocation som JAX.
JAXs funktionelle programmeringsmodel tilskynder til anvendelse af uforanderlige datastrukturer, hvilket hjælper med at undgå hukommelseslækager og unødvendige tildelinger, hvilket yderligere reducerer fragmentering [2] [6]. Derudover forbedrer JAXs Just-in-Time (JIT) samling og automatiske differentieringsfunktioner ydelsen ved at optimere beregninger og minimere mellemliggende lagringsbuffere [4].
Generelt er JAXs tilgang til hukommelsesfragmentering designet til at optimere ydelsen på hardwareacceleratorer ved at minimere tildelingsomkostninger og fremme effektiv hukommelsesgenbrug, hvilket kan være fordelagtigt i forhold til andre rammer i visse scenarier. Imidlertid kræver denne tilgang omhyggelig styring for at undgå problemer uden for hukommelsen.
Citater:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
)
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
)
[5] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[6] https://www.kdnuggets.com/keras-vs-jax-a-komparison
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[8] https://arxiv.org/html/2411.02797