JAX ve Tensorflow arasındaki bellek tahsisi stratejilerindeki farklılıklar nelerdir?

JAX Bellek Tahsisi:
- Önceden yerleştirme: JAX, ilk işlem yürütüldüğünde toplam GPU belleğinin% 75'ini yeniden düzenler. Bu yaklaşım tahsis üstü ve bellek parçalanmasını en aza indirir, ancak düzgün yönetilmezse bellek dışı (OOM) hatalara yol açabilir [5] [7] [8].
- Cihaz arabellekleri: JAX, bellek yönetimi için cihaz arabelleklerini kullanır ve cihazlar (CPU, GPU veya TPU) arasında otomatik harekete izin verir [3].
- Bellek Havuzu Yönetimi: JAX, yükü azaltmak için tahsisleri yeniden kullanan bir bellek havuzu sistemi uygular [3].

Tensorflow Bellek Tahsisi:
- Artımlı tahsis: Tensorflow, gerektiğinde belleği kademeli olarak tahsis eder, bu daha esnek olabilir, ancak uygun şekilde yönetilmezse bellek parçalanmasına yol açabilir [2].
- TensorFlow'da Önceden Konum: Tensorflow da varsayılan olarak belleği önceden oluştururken, her ikisi de aynı GPU'da eşzamanlı olarak kullanılırsa JAX ile çelişebilecek bir şekilde bunu yapar [8].

Anahtar farklılıklar:
- Tahsis tarzı: JAX açgözlü bir ön planlama stratejisi kullanırken, Tensorflow aşamalı olarak tahsis eder.
- Cihaz Yönetimi: JAX, otomatik cihaz anahtarlamasıyla cihaz düzeyinde bellek yönetimine odaklanırken, TensorFlow'un yaklaşımı daha esnektir, ancak manuel yönetim gerektirebilir.
- Eşzamanlılık Sorunları: Her iki çerçeveyi de aynı GPU'da çalıştırmak, farklı tahsis stratejileri nedeniyle bellek çatışmalarına yol açabilir [8].