Apa perbedaan dalam strategi alokasi memori antara Jax dan Tensorflow

Alokasi Memori Jax:
- Preallocation: Jax Preallocates 75% dari total memori GPU ketika operasi pertama dieksekusi. Pendekatan ini meminimalkan alokasi overhead dan fragmentasi memori tetapi dapat menyebabkan kesalahan out-of-memory (OOM) jika tidak dikelola dengan benar [5] [7] [8].
- Buffer perangkat: JAX menggunakan buffer perangkat untuk manajemen memori, memungkinkan pergerakan otomatis antar perangkat (CPU, GPU, atau TPU) [3].
- Manajemen kumpulan memori: JAX mengimplementasikan sistem kumpulan memori yang menggunakan kembali alokasi untuk mengurangi overhead [3].

Alokasi memori TensorFlow:
- Alokasi tambahan: TensorFlow mengalokasikan memori secara bertahap sesuai kebutuhan, yang bisa lebih fleksibel tetapi dapat menyebabkan fragmentasi memori jika tidak dikelola dengan benar [2].
- Preallokasi di TensorFlow: Sementara TensorFlow juga memprioritaskan memori secara default, ia melakukannya dengan cara yang dapat bertentangan dengan Jax jika keduanya digunakan secara bersamaan pada GPU yang sama [8].

Perbedaan utama:
- Gaya Alokasi: Jax menggunakan strategi preallokasi yang serakah, sedangkan TensorFlow mengalokasikan secara bertahap.
- Manajemen perangkat: JAX berfokus pada manajemen memori tingkat perangkat dengan switching perangkat otomatis, sementara pendekatan TensorFlow lebih fleksibel tetapi dapat memerlukan manajemen manual.
- Masalah konkurensi: Menjalankan kedua kerangka kerja secara bersamaan pada GPU yang sama dapat menyebabkan konflik memori karena strategi alokasi mereka yang berbeda [8].