Jax의 메모리 조각화에 대한 접근 방식에는 성능에 미치는 영향을 최소화하기위한 몇 가지 전략이 포함됩니다. 기존의 Python 메모리 관리와 달리 JAX는 호스트 RAM이 아닌 대상 장치 (GPU/TPU)에 메모리를 할당하여 작업 시작시 장치 메모리의 상당 부분을 사전으로 전환하여 메모리 조각화를 줄이는 데 도움이됩니다 [1] [3]. 이 preallocation은 할당 오버 헤드를 최소화하지만 때로는 제대로 관리되지 않으면 메모리 외 오류로 이어질 수 있습니다 [3] [5].
이에 비해 Pytorch 및 Tensorflow와 같은 다른 딥 러닝 프레임 워크도 GPU 및 TPU에서 메모리를 관리하지만 JAX만큼 적극적으로 Prealloge는 할 수 없습니다. 예를 들어, Pytorch는 동적 계산 그래프를 사용하여 더 빈번한 메모리 할당 및 거래로 이어질 수 있으며 잠재적으로 단편화가 증가 할 수 있습니다 [2]. Tensorflow는 메모리를 효율적으로 관리 할 수 있지만 종종 JAX만큼 PrealLocation에서는 공격적이지 않을 수있는 자체 메모리 관리 메커니즘에 의존합니다.
JAX의 기능적 프로그래밍 모델은 불변의 데이터 구조의 사용을 장려하여 메모리 누출과 불필요한 할당을 피함으로써 단편화를 더욱 줄이는 데 도움이됩니다 [2] [6]. 또한 JAX의 JIT (Just-In-Time) 컴파일 및 자동 차별화 기능은 계산을 최적화하고 중간 저장 버퍼를 최소화하여 성능을 향상시킵니다 [4].
전반적으로, 메모리 조각화에 대한 JAX의 접근 방식은 할당 오버 헤드를 최소화하고 효율적인 메모리 재사용을 촉진하여 하드웨어 가속기의 성능을 최적화하도록 설계되었으며, 이는 특정 시나리오에서 다른 프레임 워크에 비해 유리할 수 있습니다. 그러나이 접근법은 메모리 외 문제를 피하기 위해 신중한 관리가 필요합니다.
인용 :[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-should- 또는 should-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