Jax와 Tensorflow의 메모리 할당 전략의 차이점은 무엇입니까?

JAX 메모리 할당 :
-PrealLocation : JAX PrealLoce는 첫 번째 작업이 실행될 때 총 GPU 메모리의 75%를 기록합니다. 이 접근법은 할당 오버 헤드 및 메모리 조각화를 최소화하지만 제대로 관리되지 않으면 메모리 외 (OOM) 오류로 이어질 수 있습니다 [5] [7] [8].
- 장치 버퍼 : JAX는 메모리 관리에 장치 버퍼를 사용하여 장치 (CPU, GPU 또는 TPU) 간의 자동 이동을 허용합니다 [3].
- 메모리 풀 관리 : JAX는 오버 헤드를 줄이기 위해 할당을 재사용하는 메모리 풀 시스템을 구현합니다 [3].

Tensorflow 메모리 할당 :
- 증분 할당 : 텐서 플로는 필요에 따라 메모리를 점차적으로 할당하며, 이는 더 유연하지만 제대로 관리되지 않으면 메모리 조각화로 이어질 수 있습니다 [2].
-Tensorflow의 Preallocation : Tensorflow는 또한 기본적으로 메모리를 지휘하지만 동일한 GPU에서 동시에 두 가지를 동시에 사용하면 JAX와 충돌 할 수있는 방식으로 그렇게합니다 [8].

주요 차이점 :
- 할당 스타일 : Jax는 탐욕스러운 Preallocation 전략을 사용하는 반면 텐서 플로는 점차적으로 할당됩니다.
- 장치 관리 : JAX는 자동 장치 스위칭을 통한 장치 수준 메모리 관리에 중점을 두는 반면 TensorFlow의 접근 방식은 더 유연하지만 수동 관리가 필요할 수 있습니다.
- 동시성 문제 : 동일한 GPU에서 동시에 두 프레임 워크를 실행하면 다른 할당 전략으로 인해 메모리 충돌이 발생할 수 있습니다 [8].