แนวทางของ Jax ในการกระจายตัวของหน่วยความจำเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์หลายอย่างเพื่อลดผลกระทบต่อประสิทธิภาพ ซึ่งแตกต่างจากการจัดการหน่วยความจำ Python แบบดั้งเดิม JAX จัดสรรหน่วยความจำบนอุปกรณ์เป้าหมาย (GPU/TPU) มากกว่าใน RAM โฮสต์ซึ่งช่วยลดการกระจายตัวของหน่วยความจำโดยการตั้งค่าส่วนสำคัญของหน่วยความจำอุปกรณ์ในช่วงเริ่มต้นของการดำเนินการ [1] [3] preallocation นี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดสรร แต่บางครั้งอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดนอกหน่วยความจำหากไม่ได้จัดการอย่างถูกต้อง [3] [5]
ในการเปรียบเทียบกรอบการเรียนรู้ลึกอื่น ๆ เช่น Pytorch และ TensorFlow ยังจัดการหน่วยความจำใน GPU และ TPUs แต่อาจไม่ได้ตั้งค่าไว้ล่วงหน้าเหมือนกับ JAX ตัวอย่างเช่น Pytorch ใช้กราฟการคำนวณแบบไดนามิกซึ่งสามารถนำไปสู่การจัดสรรหน่วยความจำที่บ่อยขึ้นและการจัดเรียงที่อาจเพิ่มการกระจายตัว [2] TensorFlow ในขณะที่สามารถจัดการหน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมักจะอาศัยกลไกการจัดการหน่วยความจำของตัวเองซึ่งอาจไม่ก้าวร้าวในการจัดสรร preallocation เหมือนกับ JAX
รูปแบบการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานได้ของ JAX ส่งเสริมการใช้โครงสร้างข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนรูปซึ่งช่วยในการหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของหน่วยความจำและการจัดสรรที่ไม่จำเป็นลดการกระจายตัว [2] [6] นอกจากนี้การรวบรวมเพียงแค่เวลา (JIT) ของ JAX และความสามารถในการสร้างความแตกต่างอัตโนมัติช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณและลดบัฟเฟอร์การจัดเก็บข้อมูลระดับกลาง [4]
โดยรวมแล้ววิธีการของ JAX ในการกระจายตัวของหน่วยความจำได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพของตัวเร่งฮาร์ดแวร์โดยการลดค่าใช้จ่ายในการจัดสรรและการส่งเสริมการใช้หน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพซึ่งอาจเป็นประโยชน์มากกว่าเฟรมเวิร์กอื่น ๆ ในบางสถานการณ์ อย่างไรก็ตามวิธีการนี้ต้องมีการจัดการอย่างรอบคอบเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่เกิดขึ้นนอกหน่วยความจำ
การอ้างอิง:[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-hould-or-houldnt-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