Wat zijn de verschillen in strategieën voor geheugenallocatie tussen JAX en TensorFlow

JAX -geheugentoewijzing:
- PreAllocation: JAX prealloceert 75% van het totale GPU -geheugen wanneer de eerste bewerking wordt uitgevoerd. Deze benadering minimaliseert de overhead- en geheugenfragmentatie van de allocatie, maar kan leiden tot fouten buiten het geheugen (OOM) indien niet correct beheerd [5] [7] [8].
- Apparaatbuffers: JAX gebruikt apparaatbuffers voor geheugenbeheer, waardoor automatische beweging tussen apparaten (CPU, GPU of TPU) mogelijk is [3].
- Geheugenpoolbeheer: JAX implementeert een geheugenpoolsysteem dat toewijzingen hergebruikt om de overhead te verminderen [3].

Tensorflow -geheugentoewijzing:
- Incrementele toewijzing: tensorflow wijst het geheugen incrementeel toe als dat nodig kan zijn, wat flexibeler kan zijn maar kan leiden tot geheugenfragmentatie als ze niet correct worden beheerd [2].
- Preallocatie in TensorFlow: hoewel TensorFlow ook standaard het geheugen opnieuw blokkeert, doet het dit op een manier die kan conflicteren met JAX als beide gelijktijdig op dezelfde GPU worden gebruikt [8].

Belangrijkste verschillen:
- Allocatiestijl: JAX gebruikt een hebzuchtige preallocatiestrategie, terwijl TensorFlow incrementeel toewijst.
- Apparaatbeheer: JAX richt zich op geheugenbeheer op apparaatniveau met automatisch schakelen van apparaten, terwijl de aanpak van TensorFlow flexibeler is maar handmatig beheer kan vereisen.
- Gelijktijdigheidsproblemen: beide kaders tegelijkertijd uitvoeren op dezelfde GPU kan leiden tot geheugenconflicten vanwege hun verschillende toewijzingsstrategieën [8].