Como Jax lida com a fragmentação da memória no TPUS

1. Utilização da hierarquia de memória: as TPUs têm uma hierarquia sofisticada de memória, incluindo alta memória de largura de banda (HBM), memória vetorial, memória escalar e memória do acumulador. O JAX otimiza os cálculos estruturando os dados para minimizar as transferências entre esses níveis de memória, o que ajuda a reduzir a fragmentação da memória, garantindo a colocação e acesso eficientes dos dados [1].

2. Layout de dados eficientes: Jax incentiva a otimização de layouts de dados para corresponder aos tamanhos amigáveis ​​à TPU, geralmente preenchendo dimensões para se alinhar com os tamanhos ideais de processamento da TPU. Esse alinhamento ajuda a reduzir o desperdício de memória e a fragmentação, garantindo que os dados sejam processados ​​em pedaços que são tratados com eficiência pela TPU [1].

3. Preparação e buffer: técnicas como dados de pré -busca e uso de buffer circular ou duplo podem ajudar a ocultar a latência de acesso à memória e gerenciar a memória com mais eficiência. A pré -busca garante que os dados estejam disponíveis quando necessário, reduzindo a probabilidade de fragmentação da memória devido a alocações atrasadas [1].

4. SHARDING e processamento paralelo: o JAX suporta cálculos de sharding nos núcleos da TPU, o que permite um processamento paralelo eficiente. Ao dividir dados e cálculos em vários núcleos, o JAX pode gerenciar a memória de maneira mais eficaz, reduzindo o risco de fragmentação distribuindo a carga [1].

5. Perfil da memória do dispositivo: o JAX fornece ferramentas para o uso do uso da memória do dispositivo, o que pode ajudar a identificar e depurar problemas relacionados à memória, incluindo fragmentação. Ao entender como a memória está sendo usada, os desenvolvedores podem otimizar seu código para minimizar a fragmentação e melhorar o desempenho geral [5].

No geral, a abordagem de Jax para lidar com a fragmentação da memória nas TPUs envolve uma combinação de otimizar layouts de dados, utilizando a hierarquia de memória da TPU com eficiência e empregando técnicas avançadas de processamento paralelo.