JAX обрабатывает фрагментацию памяти на TPU с помощью нескольких стратегий, которые оптимизируют использование памяти и сводят к минимуму фрагментацию. Вот несколько ключевых подходов:
1. Использование иерархии памяти: TPU имеют сложную иерархию памяти, включая память высокой полосы пропускания (HBM), векторную память, скалярную память и память аккумулятора. JAX оптимизирует вычисления путем структурирования данных для минимизации передач между этими уровнями памяти, что помогает снизить фрагментацию памяти, обеспечивая эффективное размещение данных и доступ [1].
2. Эффективный макет данных: JAX поощряет оптимизацию макетов данных в соответствии с удобными для TPU размеры, часто размеры заполнения, чтобы соответствовать оптимальным размерам обработки TPU. Это выравнивание помогает в уменьшении отходов и фрагментации памяти, обеспечивая обработку данных в кусках, которые эффективно обрабатываются TPU [1].
3. Предварительное получение и буферизация: методы, такие как предварительное получение данных и использование круговой или двойной буферизации, могут помочь скрыть задержку доступа к памяти и более эффективно управлять памятью. Предварительная выборка гарантирует, что данные доступны при необходимости, снижая вероятность фрагментации памяти из -за отсроченных распределений [1].
4. Sharding и параллельная обработка: JAX поддерживает расчеты Sharding в ядрах TPU, что обеспечивает эффективную параллельную обработку. Разделяя данные и вычисления по нескольким ядрам, JAX может более эффективно управлять памятью, снижая риск фрагментации путем распределения нагрузки [1].
5. Профилирование памяти устройства: JAX предоставляет инструменты для профилирования использования памяти устройства, которые могут помочь идентифицировать и отладить проблемы, связанные с памятью, включая фрагментацию. Понимая, как используется память, разработчики могут оптимизировать свой код, чтобы минимизировать фрагментацию и повысить общую производительность [5].
В целом, подход JAX к обработке фрагментации памяти на TPU включает в себя комбинацию оптимизации макетов данных, эффективного использования иерархии памяти TPU и использования расширенных методов параллельной обработки.
Цитаты:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compution 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-lune-and-run inference-with-enhancemancemance-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