يستخدم Jax و TensorFlow استراتيجيات مختلفة لتخصيص الذاكرة ، والتي تؤثر على أدائها وسهولة الاستخدام في سيناريوهات مختلفة.
تخصيص ذاكرة جاكس:
- Preallocation: Jax Preallocates 75 ٪ من إجمالي ذاكرة GPU عند تنفيذ العملية الأولى. يقلل هذا النهج من التخصيص النفقات العامة وتفتت الذاكرة ولكن يمكن أن يؤدي إلى أخطاء خارج الذاكرة (OOM) إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح [5] [7] [8].
- المخازن المؤقتة للأجهزة: يستخدم Jax مخازن المؤسسات للأجهزة لإدارة الذاكرة ، والسماح بحركة تلقائية بين الأجهزة (وحدة المعالجة المركزية ، GPU ، أو TPU) [3].
- إدارة تجمع الذاكرة: تقوم JAX بتنفيذ نظام تجمع الذاكرة يعيد استخدام المخصصات لتقليل النفقات العامة [3].
تخصيص ذاكرة Tensorflow:
- التخصيص الإضافي: تخصص TensorFlow الذاكرة بشكل تدريجي حسب الحاجة ، والتي يمكن أن تكون أكثر مرونة ولكنها قد تؤدي إلى تجزئة الذاكرة إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح [2].
- Preallocation في TensorFlow: في حين أن TensorFlow أيضًا Preallocates الذاكرة بشكل افتراضي ، فإنه يفعل ذلك بطريقة يمكن أن تتعارض مع Jax إذا تم استخدام كلاهما بشكل متزامن على نفس GPU [8].
الاختلافات الرئيسية:
- نمط التخصيص: يستخدم Jax استراتيجية preallocation الجشع ، في حين أن TensorFlow يخصص بشكل تدريجي.
- إدارة الأجهزة: تركز Jax على إدارة الذاكرة على مستوى الجهاز مع تبديل الجهاز التلقائي ، في حين أن نهج TensorFlow أكثر مرونة ولكن يمكن أن يتطلب إدارة يدوي.
- قضايا التزامن: يمكن أن يؤدي تشغيل كلا الإطارات بشكل متزامن على نفس وحدة معالجة الرسومات إلى تعارض الذاكرة بسبب استراتيجيات التخصيص المختلفة [8].
[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://softwaremill.com/ml-engineer-comparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381948/memory-optimization-methods
[4]
[5] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/73554067/conptual-difference-between-tensorflow-graph-mode-and-jax
[7] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/gpu_memory_allocation.html