Підхід Джакса до фрагментації пам'яті передбачає декілька стратегій для мінімізації його впливу на продуктивність. На відміну від традиційного управління пам'яттю Python, JAX виділяє пам'ять на цільовому пристрої (GPU/TPU), а не на хост -оперативній пам’яті, що допомагає зменшити фрагментацію пам'яті шляхом попереднього переробки значної частини пам'яті пристрою на початку операцій [1] [3]. Ця попередня попередність мінімізує розподіл, але іноді може призвести до помилок поза пам'яттю, якщо не керуватися належним чином [3] [5].
Для порівняння, інші рамки глибокого навчання, такі як Pytorch та Tensorflow, також керують пам'яттю на GPU та TPU, але можуть не попередньо передати так агресивно, як JAX. Наприклад, Pytorch використовує динамічний обчислювальний графік, що може призвести до більш частого розподілу пам’яті та вирішення, що потенційно збільшує фрагментацію [2]. TensorFlow, хоча здатний ефективно керувати пам'яттю, часто покладається на власні механізми управління пам'яттю, які можуть бути не такими агресивними у попередньому плані, як JAX.
Функціональна модель програмування JAX заохочує використання незмінних структур даних, що допомагає уникнути витоків пам'яті та непотрібних розподілів, що ще більше зменшує фрагментацію [2] [6]. Крім того, щоденна компіляція та автоматична диференціація JAX (JIT) підвищує продуктивність, оптимізуючи обчислення та мінімізуючи проміжні буфери зберігання [4].
Загалом, підхід JAX до фрагментації пам'яті розроблений для оптимізації продуктивності апаратних прискорювачів, мінімізуючи накладні витрати на розподіл та сприяння ефективному повторному використанні пам'яті, що може бути вигідним перед іншими рамками в певних сценаріях. Однак такий підхід вимагає ретельного управління, щоб уникнути питань поза пам’яттю.
Цитати:[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-learning-frameworks
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-should-or-shouldnt-be-using-jax-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