كيف يتعامل Jax مع تجزئة الذاكرة على tpus

1. استخدام التسلسل الهرمي للذاكرة: TPUs لها تسلسل هرمي ذاكرة متطور ، بما في ذلك ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) ، وذاكرة المتجه ، وذاكرة العددية ، وذاكرة التراكم. تعمل Jax على تحسين الحسابات عن طريق هيكلة البيانات لتقليل عمليات النقل بين مستويات الذاكرة هذه ، مما يساعد على تقليل تجزئة الذاكرة عن طريق ضمان وضع البيانات الفعالة والوصول إليها [1].

2. تخطيط البيانات الفعال: يشجع Jax تحسين تخطيطات البيانات على مطابقة أحجام TPU الصديقة ، وغالبًا ما تقوم بتجميع أبعاد لتتوافق مع أحجام المعالجة المثلى لـ TPU. تساعد هذه المحاذاة في تقليل نفايات الذاكرة والتفتت من خلال ضمان معالجة البيانات في أجزاء يتم التعامل معها بكفاءة من قبل TPU [1].

3. يمكن أن تساعد التذاكر المسبقة والتخزين المؤقت: تقنيات مثل البيانات المسبقة واستخدام التخزين المؤقت الدائري أو المزدوج في إخفاء زمن الوصول للوصول إلى الذاكرة وإدارة الذاكرة بشكل أكثر كفاءة. يضمن الإذاعة المسبقة أن تتوفر البيانات عند الحاجة ، مما يقلل من احتمال تجزئة الذاكرة بسبب التخصيصات المتأخرة [1].

4. Sharding and Parallel Processing: يدعم Jax عمليات تخطي عمليات التقويم عبر نوى TPU ، مما يسمح بمعالجة متوازية فعالة. من خلال تقسيم البيانات والحسابات عبر النوى المتعددة ، يمكن لـ JAX إدارة الذاكرة بشكل أكثر فعالية ، مما يقلل من خطر التجزئة عن طريق توزيع الحمل [1].

5. التنميط الذاكرة للجهاز: يوفر Jax أدوات لاستخدام ذاكرة الجهاز ، والتي يمكن أن تساعد في تحديد وتصحيح المشكلات المتعلقة بالذاكرة ، بما في ذلك التجزئة. من خلال فهم كيفية استخدام الذاكرة ، يمكن للمطورين تحسين التعليمات البرمجية الخاصة بهم لتقليل التفتت وتحسين الأداء الكلي [5].

بشكل عام ، يتضمن نهج Jax للتعامل مع تجزئة الذاكرة على TPUS مجموعة من تخطيطات البيانات تحسين ، واستخدام التسلسل الهرمي لذاكرة TPU بكفاءة ، وتوظيف تقنيات معالجة متوازية متقدمة.