Jax pieeja atmiņas sadrumstalotībai ietver vairākas stratēģijas, lai samazinātu tās ietekmi uz veiktspēju. Atšķirībā no tradicionālās Python atmiņas pārvaldības, JAX piešķir atmiņu mērķa ierīcē (GPU/TPU), nevis resursdatora RAM, kas palīdz samazināt atmiņas sadrumstalotību, pirms operāciju sākuma, iepriekš nosakot ievērojamu ierīces atmiņas daļu [1] [3]. Šī preallocation samazina sadalījumu pieskaitāmās izmaksas, bet dažreiz var izraisīt kļūdas ārpus atmiņas, ja tās nav pareizi pārvaldītas [3] [5].
Salīdzinājumam, arī citi dziļas mācību ietvari, piemēram, Pytorch un TensorFlow, pārvalda arī atmiņu par GPU un TPU, bet, iespējams, nav tik agresīvi kā Jax. Piemēram, Pytorch izmanto dinamisku skaitļošanas grafiku, kas var izraisīt biežāku atmiņu piešķīrumu un darījumu līmeni, potenciāli palielinot sadrumstalotību [2]. Tensorflow, lai arī spēj efektīvi pārvaldīt atmiņu, bieži paļaujas uz saviem atmiņas pārvaldības mehānismiem, kas varētu nebūt tik agresīvs preallatikācijā kā Jax.
Jax funkcionālās programmēšanas modelis mudina izmantot negrozāmās datu struktūras, kas palīdz izvairīties no atmiņas noplūdes un nevajadzīgiem piešķīrumiem, vēl vairāk samazinot sadrumstalotību [2] [6]. Turklāt Jax tieši laika (JIT) kompilācijas un automātiskās diferenciācijas iespējas uzlabo veiktspēju, optimizējot aprēķinus un samazinot starpposma uzglabāšanas buferus [4].
Kopumā Jax pieeja atmiņas sadrumstalotībai ir paredzēta, lai optimizētu aparatūras paātrinātāju veiktspēju, samazinot sadalījumu virs galvas un veicinot efektīvu atmiņas atkārtotu izmantošanu, kas dažos scenārijos var būt izdevīgi salīdzinājumā ar citiem ietvariem. Tomēr šī pieeja prasa rūpīgu pārvaldību, lai izvairītos no ārpus atmiņas jautājumiem.
Atsauces:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pracices
[2] https://www.newhorizons.com/resources/blog/jax-vs-pytorch-comparing-two-deep
[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.kdnugets.com/keras-vs-jax-a-comparison
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[8] https://arxiv.org/html/2411.02797