Džekss apstrādā atmiņas sadrumstalotību TPU, izmantojot vairākas stratēģijas, kas optimizē atmiņas izmantošanu un samazina sadrumstalotību. Šeit ir dažas galvenās pieejas:
1. Atmiņas hierarhijas izmantošana: TPU ir sarežģīta atmiņas hierarhija, ieskaitot lielu joslas platuma atmiņu (HBM), vektora atmiņu, skalāro atmiņu un akumulatora atmiņu. JAX optimizē aprēķinus, strukturējot datus, lai samazinātu pārsūtīšanu starp šiem atmiņas līmeņiem, kas palīdz samazināt atmiņas sadrumstalotību, nodrošinot efektīvu datu izvietojumu un piekļuvi [1].
2. Efektīvs datu izkārtojums: Jax mudina optimizēt datu izkārtojumus, lai tie atbilstu TPU draudzīgiem izmēriem, bieži polsterējot izmērus, lai saskaņotu ar TPU optimālo apstrādes izmēru. Šī izlīdzināšana palīdz samazināt atmiņas atkritumus un sadrumstalotību, nodrošinot, ka dati tiek apstrādāti gabalos, kurus efektīvi apstrādā TPU [1].
3. Prepečēšana un buferēšana: tādas metodes kā dati par priekšsēdēšanu un apļveida vai dubultas buferizācijas izmantošana var palīdzēt paslēpt atmiņas piekļuves latentumu un efektīvāk pārvaldīt atmiņu. Prepeting nodrošina, ka dati ir pieejami, kad tas ir nepieciešams, samazinot atmiņas sadrumstalotības iespējamību novēlotu piešķīrumu dēļ [1].
4. Sharding un paralēla apstrāde: Jax atbalsta aprēķinus visos TPU kodolos, kas ļauj efektīvi veikt paralēlu apstrādi. Sadalot datus un aprēķinus vairākos kodolos, Jax var efektīvāk pārvaldīt atmiņu, samazinot sadrumstalotības risku, sadalot slodzi [1].
5. Ierīces atmiņas profilēšana: Jax nodrošina rīkus ierīču atmiņas lietošanas profilēšanai, kas var palīdzēt identificēt un atkļūdot ar atmiņu saistītus jautājumus, ieskaitot sadrumstalotību. Izprotot, kā tiek izmantota atmiņa, izstrādātāji var optimizēt savu kodu, lai samazinātu sadrumstalotību un uzlabotu vispārējo veiktspēju [5].
Kopumā Jax pieeja atmiņas sadrumstalotības apstrādei TPU ir saistīta ar datu izkārtojumu optimizēšanu, efektīvu TPU atmiņas hierarhijas izmantošanu un uzlabotu paralēlo apstrādes metožu izmantošanu.
Atsauces:[1] https://app.studyaid.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-tun--and-drancery-with-encanced-performance-and-ātrums
[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--fuente/albert_alonso_de_la_fuente.pdf