Care sunt diferențele dintre strategiile de alocare a memoriei dintre JAX și TensorFlow

Alocarea memoriei JAX:
- Preallocare: JAX preallocă 75% din memoria totală a GPU atunci când este executată prima operație. Această abordare minimizează alocarea cheltuielilor aeriene și a memoriei, dar poate duce la erori din afara memoriei (OOM), dacă nu este gestionat corect [5] [7] [8].
- Buffere de dispozitiv: JAX folosește buffere de dispozitive pentru gestionarea memoriei, permițând mișcarea automată între dispozitive (CPU, GPU sau TPU) [3].
- Gestionarea grupului de memorie: JAX implementează un sistem de pool de memorie care reutilizează alocările pentru a reduce aerul [3].

Alocarea memoriei tensorflow:
- Alocarea incrementală: TensorFlow alocă memorie treptat după cum este necesar, ceea ce poate fi mai flexibil, dar poate duce la fragmentarea memoriei dacă nu este gestionată corect [2].
- Preallocarea în TensorFlow: În timp ce TensorFlow preallocă și memoria în mod implicit, o face într -un mod care poate intra în conflict cu JAX dacă ambele sunt utilizate concomitent pe același GPU [8].

Diferențe cheie:
- Stil de alocare: JAX folosește o strategie de preallocare lacomă, în timp ce TensorFlow alocă treptat.
- Gestionarea dispozitivului: JAX se concentrează pe gestionarea memoriei la nivel de dispozitiv cu comutarea automată a dispozitivului, în timp ce abordarea TensorFlow este mai flexibilă, dar poate necesita gestionarea manuală.
- Probleme de concurență: rularea ambelor cadre concomitent pe același GPU poate duce la conflicte de memorie datorită strategiilor de alocare diferite [8].