JAX gestionează fragmentarea memoriei pe TPU prin mai multe strategii care optimizează utilizarea memoriei și minimizează fragmentarea. Iată câteva abordări cheie:
1. Utilizarea ierarhiei de memorie: TPU -urile au o ierarhie de memorie sofisticată, incluzând memoria de lățime de bandă mare (HBM), memorie vectorială, memorie scalară și memorie de acumulator. JAX optimizează calculele prin structurarea datelor pentru a minimiza transferurile între aceste niveluri de memorie, ceea ce ajută la reducerea fragmentării memoriei, asigurând plasarea și accesul eficient al datelor [1].
2. Dispunerea eficientă a datelor: JAX încurajează optimizarea machetei de date pentru a se potrivi cu dimensiunile prietenoase cu TPU, adesea căptușirea dimensiunilor pentru a se alinia cu dimensiunile optime de procesare TPU. Această aliniere ajută la reducerea deșeurilor și fragmentării de memorie, asigurându -se că datele sunt procesate în bucăți care sunt gestionate eficient de TPU [1].
3. Pregătirea și tamponarea: Tehnici precum preînnoirea datelor și utilizarea tamponului circular sau dublu pot ajuta la ascunderea latenței de acces la memorie și la gestionarea mai eficientă a memoriei. Prescrierea asigură că datele sunt disponibile atunci când este nevoie, reducând probabilitatea fragmentării memoriei din cauza alocărilor întârziate [1].
4. Sharding și procesare paralelă: JAX acceptă calcule de închidere pe miezurile TPU, ceea ce permite o prelucrare paralelă eficientă. Prin împărțirea datelor și a calculelor pe mai multe nuclee, JAX poate gestiona memoria mai eficient, reducând riscul de fragmentare prin distribuirea sarcinii [1].
5. Profilarea memoriei dispozitivului: JAX oferă instrumente pentru profilarea utilizării memoriei dispozitivului, care poate ajuta la identificarea și depanarea problemelor legate de memoria, inclusiv fragmentarea. Înțelegând modul în care se folosește memoria, dezvoltatorii își pot optimiza codul pentru a minimiza fragmentarea și a îmbunătăți performanța generală [5].
În general, abordarea JAX de a gestiona fragmentarea de memorie pe TPU implică o combinație de optimizare a machetei de date, utilizarea eficientă a ierarhiei de memorie a TPU și utilizarea tehnicilor avansate de procesare paralelă.
Citări:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computament-strategii
[2] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_alocation.html
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_alocation.html
[4] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-gemma-with-tpus-fine-gune-and-run-inference-with-enhance-performance-and-and
[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-heses/albert-alonso-de-la-fuente/albert_alonso_de_la_fuente.pdf