JAX obsługuje fragmentację pamięci na TPU poprzez kilka strategii, które optymalizują zużycie pamięci i minimalizują fragmentację. Oto kilka kluczowych podejść:
1. Wykorzystanie hierarchii pamięci: TPU mają wyrafinowaną hierarchię pamięci, w tym pamięć o wysokiej przepustowości (HBM), pamięć wektorową, pamięć skalarna i pamięć akumulatora. JAX optymalizuje obliczenia poprzez strukturyzację danych w celu zminimalizowania transferów między tymi poziomami pamięci, co pomaga zmniejszyć fragmentację pamięci poprzez zapewnienie skutecznego umieszczenia danych i dostępu [1].
2. Wydajny układ danych: JAX zachęca do optymalizacji układów danych w celu dopasowania rozmiarów przyjaznych dla TPU, często wyściółki w celu dostosowania się do optymalnych rozmiarów przetwarzania TPU. To wyrównanie pomaga w zmniejszeniu odpadów pamięci i fragmentacji poprzez zapewnienie przetwarzania danych w fragmentach, które są skutecznie obsługiwane przez TPU [1].
3. Preparowanie i buforowanie: Techniki takie jak preferowanie danych i korzystanie z okrągłego lub podwójnego buforowania może pomóc w opóźnieniu dostępu do pamięci i bardziej wydajnie zarządzać pamięcią. Preferowanie zapewnia, że dane są dostępne w razie potrzeby, zmniejszając prawdopodobieństwo fragmentacji pamięci z powodu opóźnionych przydziałów [1].
4. SHARDING I PAMIĘCIE PRZETWARZANIE: JAX obsługuje obliczenia odłamków w rdzeniach TPU, co pozwala na wydajne przetwarzanie równoległe. Rozdzielając dane i obliczenia na wiele rdzeni, JAX może skuteczniej zarządzać pamięcią, zmniejszając ryzyko fragmentacji poprzez rozkład obciążenia [1].
5. Profilowanie pamięci urządzenia: JAX zapewnia narzędzia do profilowania użytkowania pamięci urządzenia, które mogą pomóc w identyfikacji i debugowania problemów związanych z pamięcią, w tym fragmentacji. Rozumiejąc, w jaki sposób jest używana pamięć, programiści mogą zoptymalizować swój kod, aby zminimalizować fragmentację i poprawić ogólną wydajność [5].
Ogólnie rzecz biorąc, podejście Jaxa do obsługi fragmentacji pamięci na TPU obejmuje kombinację optymalizacji układów danych, efektywnego wykorzystania hierarchii pamięci TPU i wykorzystania zaawansowanych technik przetwarzania równoległego.
Cytaty:[1] https://app.stuturyraid.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-enhipanced-performance-and-speed
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiing.html
[6] https://github.com/google/jax/discussion/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