Vilka är skillnaderna i minnesallokeringsstrategier mellan Jax och TensorFlow

JAX Memory Allocation:
- Preallocation: JAX Preallocates 75% av det totala GPU -minnet när den första operationen körs. Detta tillvägagångssätt minimerar allokering och minnesfragmentering men kan leda till fel i Memory (OOM) om det inte hanteras korrekt [5] [7] [8].
- Enhetsbuffertar: JAX använder enhetsbuffertar för minneshantering, vilket möjliggör automatisk rörelse mellan enheter (CPU, GPU eller TPU) [3].
- Memory Pool Management: JAX implementerar ett minnespoolsystem som återanvänder fördelningar för att minska omkostnaderna [3].

TensorFlow Memory Allocation:
- Inkrementell fördelning: Tensorflow fördelar minnet stegvis efter behov, vilket kan vara mer flexibelt men kan leda till minnesfragmentering om inte ordentligt hanteras [2].
- Preallocation in TensorFlow: Medan TensorFlow också preallocerar minne som standard, gör det det på ett sätt som kan konflikt med JAX om båda används samtidigt på samma GPU [8].

Viktiga skillnader:
- Allokeringsstil: JAX använder en girig preallokationstrategi, medan tensorflödet tilldelas stegvis.
- Enhetshantering: JAX fokuserar på minneshantering på enhetsnivå med automatisk enhetsomkoppling, medan TensorFlows strategi är mer flexibel men kan kräva manuell hantering.
- Samtidiga frågor: Att köra båda ramarna samtidigt på samma GPU kan leda till minneskonflikter på grund av deras olika tilldelningsstrategier [8].