Kādas ir atšķirības atmiņas sadales stratēģijās starp Jax un TensorFlow

Jax atmiņas sadalījums:
- PrealLocation: Jax preallocates 75% no kopējās GPU atmiņas, kad tiek veikta pirmā darbība. Šī pieeja samazina piešķīrumu pieskaitāmās un atmiņas sadrumstalotības, bet var izraisīt kļūdas ārpus atmiņas (OOM), ja tās nav pareizi pārvaldītas [5] [7] [8].
- Ierīces buferi: JAX atmiņas pārvaldībai izmanto ierīces buferus, ļaujot automātiski kustēties starp ierīcēm (CPU, GPU vai TPU) [3].
- Atmiņas baseina pārvaldība: Jax ievieš atmiņas baseina sistēmu, kas atkārtoti izmanto piešķīrumus, lai samazinātu pieskaitāmās izmaksas [3].

Tensorflow atmiņas piešķiršana:
- Papildu sadalījums: Tensorflow pēc vajadzības pakāpeniski piešķir atmiņu, kas var būt elastīgāka, bet var izraisīt atmiņas sadrumstalotību, ja tā netiek pareizi pārvaldīta [2].
- Preallatikācija TensorFlow: Lai arī TensorFlow arī pēc noklusējuma preallocates atmiņu, tas notiek tādā veidā, kas var pretrunā ar Jax, ja abus vienlaikus izmanto vienā un tajā pašā GPU [8].

Galvenās atšķirības:
- Piešķiršanas stils: Jax izmanto alkatīgu preallatikācijas stratēģiju, turpretī TensorFlow piešķir pakāpeniski.
- Ierīces pārvaldība: JAX koncentrējas uz ierīces līmeņa atmiņas pārvaldību ar automātisku ierīču pārslēgšanu, savukārt TensorFlow pieeja ir elastīgāka, bet tai var būt nepieciešama manuāla pārvaldība.
- Vienlaicības jautājumi: abu ietvaru vadīšana vienlaikus ar vienu un to pašu GPU var izraisīt atmiņas konfliktus to atšķirīgo sadales stratēģiju dēļ [8].