Prístup Jaxa k fragmentácii pamäte zahŕňa niekoľko stratégií na minimalizáciu jeho vplyvu na výkon. Na rozdiel od tradičnej správy pamäte Python, JAX prideľuje skôr pamäť na cieľové zariadenie (GPU/TPU) ako v RAM hostiteľa, čo pomáha znižovať fragmentáciu pamäte predložením významnej časti pamäte zariadenia na začiatku operácií [1] [3]. Táto predpredaj minimalizuje režijné náklady na pridelenie, ale niekedy môže viesť k chybám mimo pamäte, ak sa nebude riadne riadiť [3] [5].
V porovnaní s tým, ďalšie hlboké vzdelávacie rámce, ako sú Pytorch a TensorFlow, spravujú aj pamäť na GPU a TPU, ale nemusia predbežne predbežne agresívne ako Jax. Napríklad Pytorch používa dynamický výpočtový graf, ktorý môže viesť k častejším prideľovaniu pamäte a deaktiváciám, čo potenciálne zvyšuje fragmentáciu [2]. TensorFlow, hoci je schopný efektívne zvládnuť pamäť, sa často spolieha na svoje vlastné mechanizmy riadenia pamäte, ktoré nemusia byť v preallokácii také agresívne ako Jax.
Funkčný programovací model spoločnosti JAX podporuje použitie nemenných dátových štruktúr, ktoré pomáha pri vyhýbaní úniku pamäte a zbytočným prideleniam, čím sa fragmentácia ďalej znižuje [2] [6]. Okrem toho kompilácie Just-in-Time (JIT) a možnosti automatickej diferenciácie zvyšujú výkon optimalizáciou výpočtov a minimalizáciou medziproduktových ukladacích vyrovnávacích pamätí [4].
Celkovo je prístup spoločnosti JAX k fragmentácii pamäte navrhnutý tak, aby optimalizoval výkon hardvérových akcelerátorov minimalizáciou režijných nákladov a propagácie efektívneho opätovného použitia pamäte, čo môže byť výhodné oproti iným rámcom v určitých scenároch. Tento prístup si však vyžaduje starostlivé riadenie, aby sa predišlo problémom mimo pamäte.
Citácie:[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-leearning-frameworks
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-youshould-orshouldnt-be-using-using-jex-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