Cách tiếp cận của Jax đối với phân mảnh bộ nhớ so với các khung học sâu khác

Để so sánh, các khung học sâu khác như Pytorch và Tensorflow cũng quản lý bộ nhớ trên GPU và TPU nhưng không thể phân bổ mạnh mẽ như JAX. Pytorch, ví dụ, sử dụng một biểu đồ tính toán động, có thể dẫn đến phân bổ bộ nhớ và giải quyết thường xuyên hơn, có khả năng tăng phân mảnh [2]. Tensorflow, trong khi có khả năng quản lý bộ nhớ một cách hiệu quả, thường dựa vào các cơ chế quản lý bộ nhớ của chính nó mà không thể tích cực trong việc chuyển vị như JAX.

Mô hình lập trình chức năng của JAX khuyến khích sử dụng các cấu trúc dữ liệu bất biến, giúp tránh rò rỉ bộ nhớ và phân bổ không cần thiết, làm giảm thêm phân mảnh [2] [6]. Ngoài ra, việc biên dịch chính xác (JIT) của JAX và khả năng khác biệt tự động tăng cường hiệu suất bằng cách tối ưu hóa các tính toán và giảm thiểu bộ đệm lưu trữ trung gian [4].

Nhìn chung, cách tiếp cận phân mảnh bộ nhớ của JAX được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất trên các bộ tăng tốc phần cứng bằng cách giảm thiểu chi phí phân bổ và thúc đẩy tái sử dụng bộ nhớ hiệu quả, có thể thuận lợi hơn các khung khác trong một số kịch bản nhất định. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi quản lý cẩn thận để tránh các vấn đề ngoài bộ nhớ.