Το JAX χειρίζεται τον κατακερματισμό μνήμης σε TPU μέσω διαφόρων στρατηγικών που βελτιστοποιούν τη χρήση της μνήμης και ελαχιστοποιούν τον κατακερματισμό. Ακολουθούν μερικές βασικές προσεγγίσεις:
1. Χρησιμοποιώντας ιεραρχία μνήμης: Τα TPU έχουν μια εκλεπτυσμένη ιεραρχία μνήμης, συμπεριλαμβανομένης της μνήμης υψηλού εύρους ζώνης (HBM), μνήμης φορέα, μνήμης κλιμακωτή μνήμη και μνήμης συσσωρευτή. Το JAX βελτιστοποιεί τους υπολογισμούς με τη δομή των δεδομένων για την ελαχιστοποίηση των μεταφορών μεταξύ αυτών των επιπέδων μνήμης, γεγονός που συμβάλλει στη μείωση του κατακερματισμού της μνήμης εξασφαλίζοντας αποτελεσματική τοποθέτηση δεδομένων και πρόσβαση [1].
2. Αποτελεσματική διάταξη δεδομένων: Το JAX ενθαρρύνει τη βελτιστοποίηση των διατάξεων δεδομένων ώστε να ταιριάζει με τα μεγέθη φιλικά προς την ΤΡΠ, συχνά οι διαστάσεις με την ευθυγράμμιση με τα βέλτιστα μεγέθη επεξεργασίας της TPU. Αυτή η ευθυγράμμιση βοηθά στη μείωση των αποβλήτων και του κατακερματισμού της μνήμης διασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα επεξεργάζονται σε κομμάτια που αντιμετωπίζονται αποτελεσματικά από την TPU [1].
3. Prefetching and Buffering: Τεχνικές όπως τα δεδομένα Prefetching και η χρήση κυκλικού ή διπλού buffering μπορούν να βοηθήσουν στην απόκρυψη της καθυστέρησης της μνήμης και στη διαχείριση της μνήμης πιο αποτελεσματικά. Το Prefetching εξασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι διαθέσιμα όταν χρειάζεται, μειώνοντας την πιθανότητα κατακερματισμού μνήμης λόγω καθυστερημένων κατανομών [1].
4. Διαχωρίζοντας τα δεδομένα και τους υπολογισμούς σε πολλαπλούς πυρήνες, το JAX μπορεί να διαχειριστεί πιο αποτελεσματικά τη μνήμη, μειώνοντας τον κίνδυνο κατακερματισμού με τη διανομή του φορτίου [1].
5. Προφίλ μνήμης συσκευής: Το JAX παρέχει εργαλεία για τη χρήση της μνήμης της συσκευής, τα οποία μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό και στα προβλήματα που σχετίζονται με τη μνήμη, συμπεριλαμβανομένου του κατακερματισμού. Με την κατανόηση του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιείται η μνήμη, οι προγραμματιστές μπορούν να βελτιστοποιήσουν τον κώδικα τους για να ελαχιστοποιήσουν τον κατακερματισμό και να βελτιώσουν τη συνολική απόδοση [5].
Συνολικά, η προσέγγιση του JAX για τον χειρισμό του κατακερματισμού της μνήμης σε TPU περιλαμβάνει έναν συνδυασμό βελτιστοποίησης των διατάξεων δεδομένων, χρησιμοποιώντας αποτελεσματικά την ιεραρχία της μνήμης της TPU και χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές παράλληλης επεξεργασίας.
Αναφορές:[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-gemma-with-tpus-fine-tune-and-run-inference-with-enhanced-formance-
[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