Jax'ın hafıza parçalanmasına yaklaşımı, performans üzerindeki etkisini en aza indirmek için çeşitli stratejiler içerir. Geleneksel Python bellek yönetiminin aksine, JAX, ev sahibi RAM yerine hedef cihazda (GPU/TPU) bellek tahsis eder, bu da operasyonların başlangıcında cihaz belleğinin önemli bir bölümünü önceden oluşturarak bellek parçalanmasını azaltmaya yardımcı olur [1] [3]. Bu ön plan tahsis ek yükünü en aza indirir, ancak bazen düzgün yönetilmezse bellek dışı hatalara yol açabilir [3] [5].
Buna karşılık, Pytorch ve Tensorflow gibi diğer derin öğrenme çerçeveleri de GPU'lar ve TPU'lardaki hafızayı yönetir, ancak JAX kadar agresif bir şekilde önceden ayarlanmayabilir. Örneğin Pytorch, daha sık bellek tahsislerine ve dağıtmalarına yol açabilecek ve potansiyel olarak artan parçalanmaya yol açabilecek dinamik bir hesaplama grafiği kullanır [2]. Tensorflow, belleği verimli bir şekilde yönetebilmesine rağmen, genellikle JAX kadar ön planda agresif olmayabilecek kendi bellek yönetimi mekanizmalarına dayanır.
JAX'in fonksiyonel programlama modeli, hafıza sızıntılarından ve gereksiz tahsislerden kaçınmaya yardımcı olan ve parçalanmayı daha da azaltan değişmez veri yapılarının kullanımını teşvik eder [2] [6]. Ek olarak, JAX'in tam zamanında (JIT) derleme ve otomatik farklılaşma yetenekleri, hesaplamaları optimize ederek ve ara depolama tamponlarını en aza indirerek performansı artırır [4].
Genel olarak, Jax'ın bellek parçalanmasına yaklaşımı, tahsis ek yükünü en aza indirerek ve belirli senaryolardaki diğer çerçeveler üzerinde avantajlı olabilecek verimli bellek yeniden kullanımını teşvik ederek donanım hızlandırıcılarındaki performansı optimize etmek için tasarlanmıştır. Bununla birlikte, bu yaklaşım bellek dışı sorunlardan kaçınmak için dikkatli bir yönetim gerektirir.
Alıntılar:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-manemation-best-practices
[2] https://www.newhorizons.com/resources/blog/jax-vs-pytorch-comparing-dwo-depe-learning-frameworks
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-tousould-or-shoultnt-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