Abordarea lui Jax cu privire la fragmentarea memoriei implică mai multe strategii pentru a reduce impactul acesteia asupra performanței. Spre deosebire de gestionarea tradițională a memoriei Python, JAX alocă memorie pe dispozitivul țintă (GPU/TPU), mai degrabă decât în RAM -ul gazdă, care ajută la reducerea fragmentării memoriei prin preallocarea unei porțiuni semnificative din memoria dispozitivului la începutul operațiunilor [1] [3]. Această preallocare minimizează alocarea aeriană, dar uneori poate duce la erori din afara memoriei, dacă nu este gestionată corect [3] [5].
În comparație, alte cadre de învățare profundă, cum ar fi Pytorch și TensorFlow, gestionează, de asemenea, memoria pe GPU și TPU, dar este posibil să nu se prealloceze la fel de agresiv ca JAX. Pytorch, de exemplu, folosește un grafic de calcul dinamic, care poate duce la alocări și tranzacții de memorie mai frecvente, potențial crescând fragmentarea [2]. TensorFlow, în timp ce este capabil să gestioneze memoria eficient, se bazează adesea pe propriile mecanisme de gestionare a memoriei care s -ar putea să nu fie la fel de agresive în prealație ca JAX.
Modelul de programare funcțional al JAX încurajează utilizarea structurilor de date imuabile, ceea ce ajută la evitarea scurgerilor de memorie și a alocărilor inutile, reducând în continuare fragmentarea [2] [6]. În plus, capacitățile de compilare și diferențiere automată a JAX (JIT) îmbunătățesc performanța prin optimizarea calculelor și minimizarea bufferelor de stocare intermediare [4].
În general, abordarea JAX cu privire la fragmentarea memoriei este concepută pentru a optimiza performanța pe acceleratoarele hardware, prin minimizarea alocării aeriene și promovarea reutilizării eficiente a memoriei, care poate fi avantajoasă pe alte cadre din anumite scenarii. Cu toate acestea, această abordare necesită o gestionare atentă pentru a evita problemele din afara memoriei.
Citări:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pacts
[2] https://www.newhorizons.com/resources/blog/jax-vs-pytorch-compering-two-deep-learning-frameworks
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_alocation.html
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-should-or-houldnt-be-using-jax-in-2023/
[5] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_alocmation.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