Jax ja Tensorflow kasutavad erinevaid mälu jaotamise strateegiaid, mis mõjutavad nende jõudlust ja kasutatavust erinevates stsenaariumides.
Jax mälu jaotamine:
- Eelkoormus: Jax preallokaab esimese toimingu täitmisel 75% kogu GPU mälust. See lähenemisviis minimeerib jaotamise üldkulud ja mälu killustatus, kuid võib põhjustada mäluväliste (Oom) vigade, kui seda ei hallata õigesti [5] [7] [8].
- Seadme puhvrid: JAX kasutab mäluhalduseks seadme puhvreid, võimaldades automaatset liikumist seadmete vahel (CPU, GPU või TPU) [3].
- Mälu kogumi haldamine: JAX rakendab mälu kogumi süsteemi, mis kasutab üldkulude vähendamiseks eraldisi [3].
Tensorflow mälu jaotamine:
- Järk -järguline jaotus: Tensorflow eraldab mälu järk -järgult vastavalt vajadusele, mis võib olla paindlikum, kuid võib põhjustada mälu killustatust, kui seda ei ole korralikult hallatud [2].
- Eelkoormus Tensorflow'is: Kuigi Tensorflow ka eelneb mälu, teeb see seda viisil, mis võib Jaxiga vastuolus, kui mõlemat kasutatakse samaaegselt samal GPU -l [8].
Peamised erinevused:
- Jaotusstiil: JAX kasutab ahnet esialgset strateegiat, samas kui Tensorflow eraldab järk -järgult.
- Seadmehaldus: Jax keskendub seadme tasemel mäluhaldusele koos automaatse seadme vahetamisega, samas kui Tensorflowi lähenemisviis on paindlikum, kuid võib vajada käsitsi haldamist.
- Samaaegsusprobleemid: mõlema raamistiku käitamine samaaegselt samal GPU -l võib nende erinevate jaotusstrateegiate tõttu põhjustada mälukonflikte [8].
[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
]
]
]
[5] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
]
[7] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/gpu_memory_allocation.html