Jax maneja la fragmentación de la memoria en las TPU a través de varias estrategias que optimizan el uso de la memoria y minimizan la fragmentación. Aquí hay algunos enfoques clave:
1. Utilización de la jerarquía de memoria: las TPU tienen una jerarquía de memoria sofisticada, incluida la memoria de alto ancho de banda (HBM), la memoria vectorial, la memoria escalar y la memoria del acumulador. Jax optimiza los cálculos al estructurar datos para minimizar las transferencias entre estos niveles de memoria, lo que ayuda a reducir la fragmentación de la memoria al garantizar la colocación y el acceso de datos eficientes [1].
2. Diseño de datos eficientes: Jax fomenta la optimización de los diseños de datos para que coincidan con los tamaños amigables para la TPU, a menudo acolchando dimensiones para alinearse con los tamaños de procesamiento óptimos de la TPU. Esta alineación ayuda a reducir los desechos de memoria y la fragmentación asegurando que los datos se procesen en fragmentos que son manejados de manera eficiente por la TPU [1].
3. Precisión previa y almacenamiento en búfer: las técnicas como la captación de los datos y el uso de búfer circulares o dobles pueden ayudar a ocultar la latencia de acceso a la memoria y administrar la memoria de manera más eficiente. La captación previa asegura que los datos estén disponibles cuando sea necesario, reduciendo la probabilidad de fragmentación de la memoria debido a las asignaciones tardías [1].
4. Fragmentos y procesamiento paralelo: Jax admite cálculos de fragmentación en los núcleos de TPU, lo que permite un procesamiento paralelo eficiente. Al dividir los datos y los cálculos en múltiples núcleos, Jax puede administrar la memoria de manera más efectiva, reduciendo el riesgo de fragmentación distribuyendo la carga [1].
5. Perfil de memoria del dispositivo: Jax proporciona herramientas para el uso de la memoria del dispositivo, lo que puede ayudar a identificar y depurar problemas relacionados con la memoria, incluida la fragmentación. Al comprender cómo se está utilizando la memoria, los desarrolladores pueden optimizar su código para minimizar la fragmentación y mejorar el rendimiento general [5].
En general, el enfoque de Jax para manejar la fragmentación de la memoria en las TPU implica una combinación de optimizar los diseños de datos, utilizar la jerarquía de memoria de la TPU de manera eficiente y emplear técnicas avanzadas de procesamiento paralelas.
Citas:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computationstrategies
[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-amban-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--la-fuente/albert_alonso_de_la_fuente.pdf