Jaxov pristop k razdrobljenosti spomina vključuje več strategij za zmanjšanje njenega vpliva na uspešnost. Za razliko od tradicionalnega upravljanja pomnilnika Python, Jax dodeli pomnilnik na ciljni napravi (GPU/TPU) in ne v gostiteljskem RAM -u, kar pomaga zmanjšati razdrobljenost pomnilnika s predhodnim delovanjem pomembnega dela pomnilnika naprave na začetku operacij [1] [3]. Ta preallokacija zmanjšuje dodelitev nad glavo, vendar lahko včasih privede do napak v pozivi, če jih ne upravljamo pravilno [3] [5].
Za primerjavo, drugi okviri globokega učenja, kot sta Pytorch in Tensorflow, prav tako upravljajo pomnilnik na GPU in TPU, vendar morda ne bodo predhodno nalagali tako agresivno kot Jax. Pytorch, na primer, uporablja dinamični računalnik, ki lahko privede do pogostejših dodelitev pomnilnika in dogovorov, kar lahko poveča razdrobljenost [2]. Tensorflow, čeprav je sposoben učinkovito upravljati pomnilnik, se pogosto opira na lastne mehanizme za upravljanje spomina, ki v predallokaciji morda ne bi bili tako agresivni kot Jax.
Jaxov funkcionalni programski model spodbuja uporabo nespremenljivih podatkovnih struktur, kar pomaga pri izogibanju puščanju pomnilnika in nepotrebnih dodelitvah, kar še zmanjša razdrobljenost [2] [6]. Poleg tega JAX-ova pravočasna (JIT) kompilacija in zmogljivosti samodejne diferenciacije izboljšujejo zmogljivost z optimizacijo izračunov in zmanjšanje vmesnih shranjevalnih medpomnilnikov [4].
Na splošno je Jaxov pristop k fragmentaciji pomnilnika zasnovan tako, da optimizira zmogljivost pospeševalnikov strojne opreme z zmanjšanjem razporeditve režijskih stroškov in spodbujanjem učinkovite ponovne uporabe pomnilnika, kar je v določenih scenarijih lahko koristno pri drugih okvirih. Vendar pa ta pristop zahteva skrbno upravljanje, da se izognete težavam v zadnjem času.
Navedbe:[1] https://app.studyraid.com/sl/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.newhorizons.com/resources/blog/jax-vs-pytorch-Companing-two-deep-leep-frameworks
[3] https://jax.readthedocs.io/sl/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-should-or-shouldn-be-using-jax-in-2023/
[5] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/sl/latest/gpu_memory_allocation.html
[6] https://www.kdnuggets.com/Keras-vs-jax-a-Comparison
[7] https://docs.jax.dev/sl/latest/device_memory_profiling.html
[8] https://arxiv.org/html/2411.02797