JAX håndterer hukommelsesfragmentering på TPU'er gennem flere strategier, der optimerer hukommelsesforbruget og minimerer fragmentering. Her er nogle vigtige tilgange:
1. hukommelseshierarkiudnyttelse: TPU'er har et sofistikeret hukommelseshierarki, inklusive høj båndbreddehukommelse (HBM), vektorhukommelse, skalarhukommelse og akkumulatorhukommelse. JAX optimerer beregninger ved at strukturere data for at minimere overførsler mellem disse hukommelsesniveauer, hvilket hjælper med at reducere hukommelsesfragmentering ved at sikre effektiv dataplacering og adgang [1].
2. Effektivt datalayout: JAX tilskynder til at optimere datalayouts til at matche TPU-venlige størrelser, ofte polstringsdimensioner til at tilpasse sig TPU's optimale behandlingsstørrelser. Denne justering hjælper med at reducere hukommelsesaffald og fragmentering ved at sikre, at data behandles i bidder, der effektivt håndteres af TPU [1].
3. Forudtagning og buffering: Teknikker som forudgående data og anvendelse af cirkulær eller dobbeltbuffering kan hjælpe med at skjule hukommelsesadgangs latenstid og styre hukommelsen mere effektivt. Forfødende sikrer, at data er tilgængelige, når det er nødvendigt, hvilket reducerer sandsynligheden for hukommelsesfragmentering på grund af forsinkede tildelinger [1].
4. Sharding and Parallel Processing: JAX understøtter afskårne beregninger på tværs af TPU -kerner, som giver mulighed for effektiv parallel behandling. Ved at opdele data og beregninger på tværs af flere kerner kan JAX styre hukommelsen mere effektivt, hvilket reducerer risikoen for fragmentering ved at distribuere belastningen [1].
5. Device Memory Profiling: JAX leverer værktøjer til profilering af enhedshukommelsesforbrug, som kan hjælpe med at identificere og fejlsøge hukommelsesrelaterede problemer, herunder fragmentering. Ved at forstå, hvordan hukommelsen bruges, kan udviklere optimere deres kode for at minimere fragmentering og forbedre den samlede ydelse [5].
Generelt involverer JAXs tilgang til håndtering af hukommelsesfragmentering på TPU'er en kombination af optimering af datalayouts, ved hjælp af TPU's hukommelseshierarki effektivt og anvender avancerede parallelle behandlingsteknikker.
Citater:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-strategies
[2] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
)
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[6] https://github.com/google/jax/discussioner/16177
[7] https://jax.readthedocs.io/en/latest/pallas/tpu/distribued.html
[8] https://nbi.ku.dk/english/theses/masters-theses/albert-alonso-de-la-fuente/albert_alonso_de_la_fuente.pdf