Was sind die Unterschiede in den Strategien zur Speicherzuweisung zwischen JAX und TensorFlow

JAX -Speicherzuweisung:
- PrealLocation: JAX prealloziert 75% des gesamten GPU -Speichers, wenn der erste Vorgang ausgeführt wird. Dieser Ansatz minimiert Allokationsaufwand und Gedächtnisfragmentierung, kann jedoch zu Fehlern außerhalb des Memory (OMMORY) führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden [5] [7] [8].
- Gerätepuffer: JAX verwendet Gerätepuffer für die Speicherverwaltung und ermöglicht eine automatische Bewegung zwischen Geräten (CPU, GPU oder TPU) [3].
- Speicherpool -Verwaltung: JAX implementiert ein Speicherpool -System, das Zuweisungen wiederverwendet, um den Overhead zu reduzieren [3].

TensorFlow -Speicherzuweisung:
- Inkrementelle Allokation: TensorFlow weist nach Bedarf inkrementell Speicher zu, was flexibler sein kann, aber zu einer ordnungsgemäßen Speicherfragmentierung führen kann [2].
- PrealLocation im TensorFlow: Während TensorFlow standardmäßig auch Speicher vorliegt, kann dies auf eine Weise geschieht, die mit JAX in Konflikt steht, wenn beide gleichzeitig auf derselben GPU verwendet werden [8].

Schlüsselunterschiede:
- Allokationsstil: Jax verwendet eine gierige Preallocationsstrategie, während TensorFlow schrittweise zuweist.
- Geräteverwaltung: JAX konzentriert sich auf die Speicherverwaltung auf Geräteebene mit automatischer Geräteschaltung, während der Ansatz von TensorFlow flexibler ist, aber manuelles Management erfordern kann.
- Parallelitätsprobleme: Beide Frameworks gleichzeitig auf derselben GPU können aufgrund ihrer unterschiedlichen Zuordnungsstrategien zu Gedächtniskonflikten führen [8].