Quelles sont les différences de stratégies d'allocation de mémoire entre Jax et TensorFlow

allocation de mémoire Jax:
- PRÉLLOCATION: JAX préalque 75% de la mémoire GPU totale lorsque la première opération est exécutée. Cette approche minimise la surcharge et la fragmentation de la mémoire d'allocation, mais peuvent entraîner des erreurs hors mémoire (OOM) si elles ne sont pas gérées correctement [5] [7] [8].
- Tampons de périphériques: Jax utilise des tampons de périphériques pour la gestion de la mémoire, permettant un mouvement automatique entre les appareils (CPU, GPU ou TPU) [3].
- Gestion du pool de mémoire: JAX implémente un système de pool de mémoire qui réutilise les allocations pour réduire les frais généraux [3].

Attribution de la mémoire TensorFlow:
- Allocation incrémentielle: TensorFlow alloue la mémoire incrémentielle au besoin, ce qui peut être plus flexible mais peut entraîner une fragmentation de la mémoire si elle n'est pas correctement gérée [2].
- PRÉLLOCATION DANS TENSORFLOW: Bien que TensorFlow préallez également la mémoire par défaut, il le fait d'une manière qui peut entrer en conflit avec JAX si les deux sont utilisés simultanément sur le même GPU [8].

Différences clés:
- Style d'allocation: Jax utilise une stratégie de préallocation gourmand, tandis que TensorFlow alloue progressivement.
- Gestion des appareils: Jax se concentre sur la gestion de la mémoire au niveau de l'appareil avec la commutation automatique des appareils, tandis que l'approche de Tensorflow est plus flexible mais peut nécessiter une gestion manuelle.
- Problèmes de concurrence: l'exécution des deux cadres simultanément sur le même GPU peut conduire à des conflits de mémoire en raison de leurs différentes stratégies d'allocation [8].