JAX的记忆分裂方法涉及几种策略，以最大程度地减少其对性能的影响。与传统的Python内存管理不同，JAX在目标设备(GPU/TPU)上分配内存，而不是在主机RAM上分配内存，这有助于通过在操作开始时将大部分设备存储器进行预先关注[1] [3]来减少内存碎片。这种预先定位最大程度地减少了分配开销，但如果无法正确管理，有时可能会导致遗传错误[3] [5]。
相比之下，Pytorch和Tensorflow等其他深度学习框架也管理GPU和TPU上的内存，但可能不会像JAX那样积极地进行预先分配。例如，Pytorch使用动态计算图，这可以导致更频繁的存储器分配和交易，从而可能增加碎片[2]。 TensorFlow虽然能够有效地管理内存，但通常依赖其自己的内存管理机制，这些机制可能不像JAX那样积极进取。
JAX的功能编程模型鼓励使用不可变的数据结构，这有助于避免记忆泄漏和不必要的分配，从而进一步降低碎片化[2] [6]。此外，JAX的即时(JIT)汇编和自动分化功能通过优化计算并最大程度地减少中间存储缓冲液来增强性能[4]。
总体而言，JAX的内存分裂方法旨在通过最大程度地降低分配开销并促进有效的内存重复使用来优化硬件加速器的性能，在某些情况下，这可能比其他框架有利。但是，这种方法需要仔细的管理，以避免内存问题。
引用：[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-two-deep-learning-frameworks
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-should-should-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-compormanison
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[8] https://arxiv.org/html/2411.02797