JAX gestisce la frammentazione della memoria sui TPU attraverso diverse strategie che ottimizzano l'utilizzo della memoria e minimizzano la frammentazione. Ecco alcuni approcci chiave:
1. Utilizzo della gerarchia della memoria: le TPU hanno una sofisticata gerarchia di memoria, inclusa la memoria ad alta larghezza di banda (HBM), la memoria vettoriale, la memoria scalare e la memoria dell'accumulatore. JAX ottimizza i calcoli strutturando i dati per ridurre al minimo i trasferimenti tra questi livelli di memoria, il che aiuta a ridurre la frammentazione della memoria garantendo un posizionamento e accesso efficienti di dati [1].
2. Layout efficiente dei dati: Jax incoraggia l'ottimizzazione dei layout dei dati per abbinare le dimensioni rispettose della TPU, spesso imbottitura di dimensioni per allinearsi con le dimensioni ottimali di elaborazione della TPU. Questo allineamento aiuta a ridurre i rifiuti di memoria e la frammentazione assicurando che i dati vengano elaborati in blocchi che sono gestiti in modo efficiente dalla TPU [1].
3. Prefetching e buffering: tecniche come i dati di prefetching e l'uso di buffering circolari o doppi possono aiutare a nascondere la latenza di accesso alla memoria e gestire la memoria in modo più efficiente. Il prefetching garantisce che i dati siano disponibili quando necessario, riducendo la probabilità di frammentazione della memoria a causa di allocazioni ritardate [1].
4. Famardo e elaborazione parallela: JAX supporta i calcoli di frammenti tra i core TPU, che consentono un'elaborazione parallela efficiente. Dividendo dati e calcoli su più core, JAX può gestire la memoria in modo più efficace, riducendo il rischio di frammentazione distribuendo il carico [1].
5. Profilazione della memoria del dispositivo: Jax fornisce strumenti per la profilazione dell'utilizzo della memoria del dispositivo, che può aiutare a identificare e eseguire il debug di problemi relativi alla memoria, inclusa la frammentazione. Comprendendo come viene utilizzata la memoria, gli sviluppatori possono ottimizzare il loro codice per ridurre al minimo la frammentazione e migliorare le prestazioni complessive [5].
Nel complesso, l'approccio di Jax alla gestione della frammentazione della memoria sui TPU comporta una combinazione di ottimizzazione dei layout dei dati, utilizzando in modo efficiente la gerarchia di memoria della TPU e impiegando tecniche di elaborazione parallela avanzate.
Citazioni:[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/turial/combine-google--wit-with-tpus-fine-tune-and-run-inference-with-enited-performance-and-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