JAX behandelt geheugenfragmentatie op TPU's via verschillende strategieën die het geheugengebruik optimaliseren en fragmentatie minimaliseren. Hier zijn enkele belangrijke benaderingen:
1. Het gebruik van geheugenhiërarchie: TPU's hebben een verfijnde geheugenhiërarchie, inclusief geheugen met een hoog bandbreedte (HBM), vectorgeheugen, scalair geheugen en accumulatorgeheugen. JAX optimaliseert berekeningen door gegevens te structureren om overdrachten tussen deze geheugenniveaus te minimaliseren, wat helpt bij het verminderen van geheugenfragmentatie door een efficiënte gegevensplaatsing en toegang te waarborgen [1].
2. Efficiënte gegevenslay-out: JAX moedigt het optimaliseren van gegevenslay-outs aan om te matchen met TPU-vriendelijke maten, vaak vullen afmetingen om af te stemmen op de optimale verwerkingsgroottes van de TPU. Deze uitlijning helpt bij het verminderen van geheugenafval en fragmentatie door ervoor te zorgen dat gegevens worden verwerkt in brokken die efficiënt worden behandeld door de TPU [1].
3. Prefetching en buffering: technieken zoals het prefetcheren van gegevens en het gebruik van cirkelvormige of dubbele buffering kunnen helpen bij de latentie van geheugentoegang en geheugen efficiënter beheren. Prefetching zorgt ervoor dat gegevens beschikbaar zijn wanneer dat nodig is, waardoor de waarschijnlijkheid van geheugenfragmentatie als gevolg van vertraagde toewijzingen wordt verminderd [1].
4. Sharding en parallelle verwerking: JAX ondersteunt scherfberekeningen over TPU -kernen, waardoor een efficiënte parallelle verwerking mogelijk is. Door gegevens en berekeningen over meerdere kernen te splitsen, kan JAX het geheugen effectiever beheren, waardoor het risico op fragmentatie wordt verminderd door de belasting te verdelen [1].
5. Geheugenprofilering van het apparaat: JAX biedt hulpmiddelen voor het gebruik van het geheugen van het apparaat, wat kan helpen bij het identificeren en debuggen van geheugengerelateerde problemen, waaronder fragmentatie. Door te begrijpen hoe geheugen wordt gebruikt, kunnen ontwikkelaars hun code optimaliseren om fragmentatie te minimaliseren en de algehele prestaties te verbeteren [5].
Over het algemeen omvat de benadering van JAX om geheugenfragmentatie op TPU's te hanteren een combinatie van het optimaliseren van gegevenslay -outs, het efficiënt gebruik van de geheugenhiërarchie van de TPU en het gebruik van geavanceerde parallelle verwerkingstechnieken.
Citaten:[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
[4] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-googa-with-tpus-fine-tune-and-run-inferentie-with-Enhanced-Performance- en Speed
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[6] https://github.com/google/jax/discussions/16177
[7] https://jax.readthedocs.io/en/latest/pallas/tpu/distributed.html
[8] https://nbi.ku.dk/english/theses/masters-theses/albert-alonso-de-la-fuente/albert_alonso_de_la_fuente.pdf