¿Cuáles son las diferencias en las estrategias de asignación de memoria entre Jax y TensorFlow?

Asignación de memoria de Jax:
- Preallocalización: Jax preelloce el 75% de la memoria total de GPU cuando se ejecuta la primera operación. Este enfoque minimiza la sobrecarga de asignación y la fragmentación de la memoria, pero puede conducir a errores fuera de memoria (OOM) si no se administra correctamente [5] [7] [8].
- Buffers de dispositivos: JAX utiliza buffers de dispositivos para la gestión de la memoria, lo que permite el movimiento automático entre dispositivos (CPU, GPU o TPU) [3].
- Gestión del grupo de memoria: Jax implementa un sistema de grupo de memoria que reutiliza las asignaciones para reducir la sobrecarga [3].

Asignación de memoria TensorFlow:
- Asignación incremental: TensorFlow asigna la memoria de forma incremental según sea necesario, lo que puede ser más flexible, pero puede conducir a la fragmentación de la memoria si no se administra correctamente [2].
- Preallocalización en TensorFlow: mientras que TensorFlow también preelloce la memoria de forma predeterminada, lo hace de una manera que puede entrar en conflicto con Jax si ambos se usan simultáneamente en la misma GPU [8].

Diferencias clave:
- Estilo de asignación: Jax usa una estrategia de pre -localización codiciosa, mientras que TensorFlow se asigna de forma incremental.
- Administración de dispositivos: Jax se centra en la administración de memoria a nivel de dispositivo con conmutación automática de dispositivos, mientras que el enfoque de TensorFlow es más flexible, pero puede requerir una administración manual.
- Problemas de concurrencia: ejecutar ambos marcos simultáneamente en la misma GPU puede conducir a conflictos de memoria debido a sus diferentes estrategias de asignación [8].