Kakšne so razlike v strategijah dodelitve pomnilnika med Jaxom in Tensorflowom

dodelitev pomnilnika Jax:
- Preallocation: Jax Prealloces 75% celotnega pomnilnika GPU, ko se izvede prva operacija. Ta pristop minimizira razdrobljenost dodeljevanja in razdrobljenosti pomnilnika, vendar lahko privede do napak v pobočju (OOM), če se ne upravlja pravilno [5] [7] [8].
- Naprave za naprave: Jax uporablja naprave za upravljanje pomnilnika, kar omogoča samodejno gibanje med napravami (CPU, GPU ali TPU) [3].
- Upravljanje pomnilnika: Jax izvaja sistem pomnilniškega bazena, ki ponovno uporabi dodelitev za zmanjšanje režijskih stroškov [3].

Tensorflow dodelitev pomnilnika:
- Inkrementalna dodelitev: Tensorflow po potrebi dodeli pomnilnik, kar je lahko bolj prilagodljivo, vendar lahko privede do razdrobljenosti pomnilnika, če se ne upravlja pravilno [2].
- Preallocation v Tensorflowu: Medtem ko Tensorflow privzeto tudi predhodi pomnilnik, to stori na način, ki lahko v nasprotju z Jaxom, če se oba uporabljata hkrati na istem GPU [8].

Ključne razlike:
- Slog dodelitve: Jax uporablja pohlepno strategijo preallokacije, medtem ko Tensorflow dodeli postopno.
- Upravljanje naprav: Jax se osredotoča na upravljanje pomnilnika na ravni naprave s samodejnim preklapljanjem naprave, medtem ko je pristop Tensorflow bolj prilagodljiv, vendar lahko zahteva ročno upravljanje.
- Vprašanja sočasnosti: Zagon obeh okvirov hkrati na istem GPU lahko privede do konfliktov spomina zaradi svojih različnih strategij dodeljevanja [8].