Kaip „Jax“ požiūris į atminties suskaidymą lyginamas su kitomis giluminio mokymosi sistemomis

Palyginimui, kitos giluminio mokymosi sistemos, tokios kaip „Pytorch“ ir „Tensorflow“, taip pat valdo GPU ir TPU atmintį, tačiau gali būti ne taip agresyviai kaip Jax. Pavyzdžiui, „Pytorch“ naudoja dinaminį skaičiavimo grafiką, kuris gali sukelti dažnesnį atminties paskirstymą ir sandorius, kurie gali padidinti suskaidymą [2]. „Tensorflow“, nors ir galintis efektyviai valdyti atmintį, dažnai remiasi savo atminties valdymo mechanizmais, kurie gali būti ne tokie agresyvūs išankstinėje vietoje kaip Jax.

JAX funkcinis programavimo modelis skatina naudoti nekintamas duomenų struktūras, kurios padeda išvengti atminties nutekėjimo ir nereikalingų paskirstymų, dar labiau sumažinti suskaidymą [2] [6]. Be to, „Jax“ „Just-in-in-Time“ (JIT) kompiliavimo ir automatinės diferenciacijos galimybės pagerina našumą, optimizuodami skaičiavimus ir sumažinant tarpinius saugojimo buferius [4].

Apskritai, JAX požiūris į atminties suskaidymą yra skirtas optimizuoti aparatūros greitintuvų našumą, sumažinant paskirstymo pridėtines išlaidas ir skatinant efektyvų atminties pakartotinį naudojimą, kuris tam tikrais scenarijais gali būti naudingi prieš kitus rėmus. Tačiau šis požiūris reikalauja kruopštaus valdymo, kad būtų išvengta atmintyje esančių klausimų.