Wie geht JAX mit Speicherfragmentierung auf TPUs um?

1. Speicherhierarchie -Nutzung: TPUs haben eine ausgefeilte Speicherhierarchie, einschließlich hoher Bandbreitenspeicher (HBM), Vektorspeicher, Skalarspeicher und Akkumulator -Speicher. JAX optimiert Berechnungen, indem Daten strukturiert werden, um die Übertragungen zwischen diesen Speicherebenen zu minimieren, wodurch die Speicherfragmentierung verringert wird, indem effiziente Datenplatzierung und -zugriff sichergestellt werden [1].

2. Effizientes Datenlayout: JAX fördert das Optimieren von Datenlayouts für die entsprechenden TPU-freundlichen Größen und fördert häufig die Abmessungen der TPU, um sich an den optimalen Verarbeitungsgrößen der TPU auszurichten. Diese Ausrichtung hilft bei der Reduzierung des Speicherabfalls und der Fragmentierung, indem sichergestellt wird, dass Daten in Stücken verarbeitet werden, die von der TPU effizient behandelt werden [1].

3.. Vorabbau und Pufferung: Techniken wie das Vorabbau von Daten und die Verwendung von kreisförmigen oder doppelten Puffern können dazu beitragen, die Latenz des Speicherzugriffs zu verbergen und den Speicher effizienter zu verwalten. Die Vorabsteulung stellt sicher, dass Daten bei Bedarf verfügbar sind, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Speicherfragmentierung aufgrund verzögerter Zuordnungen verringert wird [1].

4.. Durch das Aufteilen von Daten und Berechnungen über mehrere Kerne hinweg kann JAX den Speicher effektiver verwalten und das Risiko einer Fragmentierung durch Verteilung der Last verringern [1].

5. Gerätespeicherprofilerstellung: JAX bietet Tools zum Profiling-Gerätespeicherverbrauch, mit denen Probleme im Zusammenhang mit der Fragmentierung identifiziert und debuggen können. Durch das Verständnis der Verwendung des Speichers können Entwickler ihren Code optimieren, um die Fragmentierung zu minimieren und die Gesamtleistung zu verbessern [5].

Insgesamt beinhaltet der Ansatz von JAX zur Behandlung von Gedächtnisfragmentierung auf TPUs eine Kombination aus Optimierung von Datenlayouts, die effiziente Speicherhierarchie der TPU und die Verwendung fortschrittlicher paralleler Verarbeitungstechniken.