JaxとTensorflowの間のメモリ割り当て戦略の違いは何ですか

Jaxメモリの割り当て：
-PrealLocation：Jaxは、最初の操作が実行されたときにGPU総メモリの75％をPrealLocaseします。このアプローチは、割り当てのオーバーヘッドとメモリの断片化を最小限に抑えますが、適切に管理されていないと、メモリ外(OOM)エラーにつながる可能性があります[5] [7] [8]。
- デバイスバッファー：JAXはメモリ管理にデバイスバッファーを使用し、デバイス(CPU、GPU、またはTPU)間の自動移動を可能にします[3]。
- メモリプール管理：JAXは、オーバーヘッドを減らすために割り当てを再利用するメモリプールシステムを実装します[3]。

Tensorflowメモリの割り当て：
- 増分割り当て：Tensorflowは必要に応じてメモリを徐々に割り当てます。これは、より柔軟になる可能性がありますが、適切に管理されていないとメモリの断片化につながる可能性があります[2]。
- Tensorflowでの事前ロ​​ケーション：Tensorflowはデフォルトでもメモリを事前に繰り返しますが、両方が同じGPUで同時に使用される場合、JAXと競合する方法でそうします[8]。

重要な違い：
- 割り当てスタイル：Jaxは貪欲な事前ロケーション戦略を使用しますが、Tensorflowは段階的に割り当てます。
- デバイス管理：Jaxは、自動デバイスの切り替えを備えたデバイスレベルのメモリ管理に焦点を当てていますが、Tensorflowのアプローチはより柔軟ですが、手動管理が必要になる場合があります。
- 並行性の問題：同じGPUで両方のフレームワークを同時に実行すると、異なる割り当て戦略によりメモリの競合につながる可能性があります[8]。