Каковы различия в стратегиях распределения памяти между JAX и TensorFlow

JAX Allocation:
- Preallocation: JAX Preallocates 75% от общей памяти GPU при выполнении первой операции. Этот подход минимизирует накладные расходы на распределение и фрагментацию памяти, но может привести к ошибкам вне памяти (OOM), если не управляется должным образом [5] [7] [8].
- Буферы устройства: JAX использует буферы устройства для управления памятью, позволяя автоматическому движению между устройствами (ЦП, графический процессор или ТПУ) [3].
- Управление пулом памяти: JAX реализует систему пула памяти, которая повторно использует ассигнования для уменьшения накладных расходов [3].

Тенорфлуповое распределение памяти:
- Польшемальное распределение: тензорфлоу выделяет память постепенно по мере необходимости, что может быть более гибким, но может привести к фрагментации памяти, если не будет должным образом управлять [2].
- Preallocation в Tensorflow: в то время как Tensorflow также по умолчанию предварительно предварительно предвещает память, это делает это таким образом, что может противоречить JAX, если оба используются одновременно на одном GPU [8].

Ключевые различия:
- Стиль распределения: JAX использует жадную стратегию предварительной среды, тогда как TensorFlow выделяется постепенно.
- Управление устройствами: JAX фокусируется на управлении памятью на уровне устройства с помощью автоматического переключения устройств, в то время как подход TensorFlow более гибкий, но может потребовать ручного управления.
- Проблемы параллелистики: запуск обеих рамок одновременно на одном и том же графическом процессоре может привести к конфликтам памяти из -за их различных стратегий распределения [8].