Jaxi lähenemisviis mälu killustatusele hõlmab mitmeid strateegiaid, et minimeerida selle mõju jõudlusele. Erinevalt traditsioonilisest Pythoni mäluhaldusest eraldab JAX mälu sihtseadmesse (GPU/TPU), mitte host RAM -is, mis aitab vähendada mälu killustatust, eraldades olulise osa seadme mälust toimingute alguses [1] [3]. See esialgse kohaldamise vähendamine minimeerib jaotamise üldkulusid, kuid võib mõnikord põhjustada mäluväliseid vigu, kui seda ei hallata õigesti [3] [5].
Võrdluseks - ka muud sügava õppe raamistikud, nagu Pytorch ja Tensorflow, haldavad ka GPU -de ja TPU -de mälu, kuid ei pruugi olla nii agressiivselt kui Jax. Näiteks Pytorch kasutab dünaamilist arvutuslikku graafikut, mis võib põhjustada sagedasemaid mälu jaotusi ja käitlemisi, suurendades potentsiaalselt killustumist [2]. Tensorflow, ehkki suudab mälu tõhusalt hallata, tugineb sageli oma mäluhaldusmehhanismidele, mis ei pruugi olla nii agressiivsed kui Jax.
Jaxi funktsionaalne programmeerimismudel julgustab muutumatuid andmestruktuure kasutama, mis aitab vältida mälulekkeid ja ebavajalikke eraldisi, vähendades veelgi killustumist [2] [6]. Lisaks suurendavad Jaxi Just-in-Time (JIT) kompileerimise ja automaatse diferentseerimise võimalused jõudlust, optimeerides arvutusi ja minimeerides vahemaad puhvreid [4].
Üldiselt on JAXi lähenemisviis mälu killustatusele mõeldud riistvarakiirendite jõudluse optimeerimiseks, minimeerides jaotuse üldkulusid ja edendades tõhusat mälu taaskasutamist, mis võib teatud stsenaariumide korral olla teiste raamistike jaoks kasulik. See lähenemisviis nõuab aga mäluväliste probleemide vältimiseks hoolikat juhtimist.
Tsitaadid:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
]
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
]
[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