Kokie yra atminties paskirstymo strategijų skirtumai tarp „Jax“ ir „Tensorflow“

JAX atminties paskirstymas:
- „PrealLocation“: „Jax“ iš anksto sudaro 75% visos GPU atminties, kai vykdoma pirmoji operacija. Šis metodas sumažina paskirstymo pridėtinę vertę ir atminties suskaidymą, tačiau gali sukelti netinkamų atminties (OOM) klaidų, jei jie nebus tinkamai valdomi [5] [7] [8].
- Įrenginio buferiai: „Jax“ atminties valdymui naudoja įrenginių buferius, leidžiančius automatiškai judėti tarp įrenginių (CPU, GPU arba TPU) [3].
- Atminties fondo valdymas: „Jax“ įgyvendina atminties baseino sistemą, kuri pakartotinai naudoja asignavimus, kad sumažintų pridėtines išlaidas [3].

„Tensorflow“ atminties paskirstymas:
- Papildomas paskirstymas: „Tensorflow“ prireikus skiria atmintį, kuri gali būti lankstesnė, tačiau gali sukelti atminties suskaidymą, jei nebus tinkamai valdoma [2].
- „Tensorflow“ išankstinis leidimas: Nors „Tensorflow“ taip pat pagal numatytuosius nustatymus taip pat išankstiniu atmintimi, tai tai daro taip, kad galėtų prieštarauti JAX, jei abu kartu naudojami tuo pačiu GPU [8].

Pagrindiniai skirtumai:
- Paskirstymo stilius: Jax naudoja godią išankstinio lygio strategiją, tuo tarpu „Tensorflow“ skiria laipsniškai.
- Įrenginio valdymas: „Jax“ daugiausia dėmesio skiria įrenginio lygio atminties valdymui, naudojant automatinį įrenginio perjungimą, o „Tensorflow“ požiūris yra lankstesnis, tačiau gali reikalauti rankinio valdymo.
- Lygiavertės klausimai: Tuo pačiu GPU vykdymas abiejų sistemų vykdymas gali sukelti atminties konfliktus dėl skirtingų paskirstymo strategijų [8].