Jaké jsou rozdíly ve strategiích přidělování paměti mezi Jaxem a Tensorflow

Alokace paměti Jax:
- Preallocation: Jax Preallocates 75% z celkové paměti GPU, když je provedena první operace. Tento přístup minimalizuje fragmentaci alokace režie a paměti, ale může vést k chybám mimo paměti (OOM), pokud nebude správně zvládnuto [5] [7] [8].
- vyrovnávací paměti zařízení: JAX používá vyrovnávací paměti zařízení pro správu paměti, což umožňuje automatický pohyb mezi zařízeními (CPU, GPU nebo TPU) [3].
- Správa fondu paměti: JAX implementuje systém pool paměti, který znovu použije alokace na snížení režijních nákladů [3].

Přidělení paměti TensorFlow:
- Inkrementální alokace: Tensorflow přiděluje paměť postupně podle potřeby, což může být flexibilnější, ale může vést k fragmentaci paměti, pokud nebude správně spravováno [2].
- Preallokace v Tensorflow: Zatímco Tensorflow ve výchozím nastavení také předchůdce památku, tak to může v rozporu s Jaxem, pokud jsou oba použity souběžně na stejném GPU [8].

Klíčové rozdíly:
- Styl přidělování: Jax používá chamtivou strategii preallokace, zatímco tensorflow se postupně přiděluje.
- Správa zařízení: JAX se zaměřuje na správu paměti na úrovni zařízení s automatickým přepínáním zařízení, zatímco přístup TensorFlow je flexibilnější, ale může vyžadovat manuální správu.
- Problémy s souběžností: Spuštění obou rámců souběžně na stejném GPU může vést k konfliktům paměti kvůli jejich různým strategiím přidělování [8].