Які відмінності в стратегіях розподілу пам'яті між JAX та TensorFlow

Розподіл пам'яті JAX:
- Preallocation: JAX Preallocates 75% від загальної пам'яті GPU під час виконання першої операції. Цей підхід мінімізує розподіл накладних витрат і фрагментації пам'яті, але може призвести до помилок поза пам’яткою (OOM), якщо не керуються належним чином [5] [7] [8].
- Буфери пристрою: JAX використовує буфери пристроїв для управління пам'яттю, що дозволяє автоматичним рухом між пристроями (процесор, GPU або TPU) [3].
- Управління пулу пам'яті: JAX реалізує систему пулу пам'яті, яка повторно використовує розподіл, щоб зменшити накладні витрати [3].

Розподіл пам'яті TensorFlow:
- Поступове розподіл: TensorFlow поступово розподіляє пам'ять, що може бути більш гнучким, але може призвести до фрагментації пам'яті, якщо не належним чином керується [2].
- Preallocation в TensorFlow: Хоча TensorFlow також попередньо за замовчуванням попереджає пам'ять, це робить таким чином, що може суперечити JAX, якщо обидва використовуються одночасно на одному GPU [8].

Ключові відмінності:
- Стиль розподілу: JAX використовує жадібну стратегію попереднього попереднього періоду, тоді як TensorFlow поступово розподіляє.
- Управління пристроями: JAX фокусується на управлінні пам'яттю на рівні пристрою з автоматичним перемиканням пристроїв, тоді як підхід TensorFlow є більш гнучким, але може вимагати управління вручну.
- Проблеми одночасності: Запуск обох рамок одночасно на одному GPU може призвести до конфліктів пам’яті через їх різні стратегії розподілу [8].