Bagaimana pendekatan Jax terhadap fragmentasi memori dibandingkan dengan kerangka pembelajaran mendalam lainnya

Sebagai perbandingan, kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya seperti Pytorch dan TensorFlow juga mengelola memori pada GPU dan TPU tetapi mungkin tidak preallococed seagresif Jax. Pytorch, misalnya, menggunakan grafik komputasi yang dinamis, yang dapat menyebabkan alokasi dan deallokasi memori yang lebih sering, berpotensi meningkatkan fragmentasi [2]. TensorFlow, sementara mampu mengelola memori secara efisien, sering bergantung pada mekanisme manajemen memori sendiri yang mungkin tidak seagresif dalam preallokasi seperti JAX.

Model pemrograman fungsional JAX mendorong penggunaan struktur data yang tidak dapat diubah, yang membantu dalam menghindari kebocoran memori dan alokasi yang tidak perlu, lebih lanjut mengurangi fragmentasi [2] [6]. Selain itu, kompilasi just-in-in-time (JIT) dan kemampuan diferensiasi otomatis meningkatkan kinerja dengan mengoptimalkan perhitungan dan meminimalkan buffer penyimpanan menengah [4].

Secara keseluruhan, pendekatan Jax terhadap fragmentasi memori dirancang untuk mengoptimalkan kinerja pada akselerator perangkat keras dengan meminimalkan overhead alokasi dan mempromosikan penggunaan kembali memori yang efisien, yang dapat menguntungkan dibandingkan kerangka kerja lain dalam skenario tertentu. Namun, pendekatan ini membutuhkan manajemen yang cermat untuk menghindari masalah di luar memori.