Jax spracováva fragmentáciu pamäte na TPU prostredníctvom niekoľkých stratégií, ktoré optimalizujú využitie pamäte a minimalizujú fragmentáciu. Tu je niekoľko kľúčových prístupov:
1. Využívanie hierarchie pamäte: TPU majú sofistikovanú hierarchiu pamäte, vrátane pamäť s vysokou šírkou pásma (HBM), vektorovej pamäte, skalárnej pamäte a pamäte akumulátora. Jax optimalizuje výpočty štruktúrovaním údajov, aby sa minimalizovali prenosy medzi týmito úrovňami pamäte, čo pomáha znižovať fragmentáciu pamäte zabezpečením efektívneho umiestnenia a prístupu údajov [1].
2. Efektívne rozloženie údajov: Jax podporuje optimalizáciu rozloženia údajov tak, aby zodpovedali veľkostiam priateľským k TPU, často rozmermi vypchávky, aby sa zhodovali s optimálnou veľkosťou spracovania TPU. Toto zarovnanie pomáha pri znižovaní odpadu a fragmentácie pamäte zabezpečením spracovania údajov v kúskoch, s ktorými sa TPU efektívne zaobchádza.
3. Predbežné načítanie a vyrovnávanie: Techniky, ako sú predbežné údaje a používanie kruhového alebo dvojitého vyrovnávacej pamäte, môžu pomôcť skryť latenciu prístupu pamäte a efektívnejšie spravovať pamäť. Predbežné načítanie zaisťuje, že v prípade potreby sú k dispozícii údaje, čím sa zníži pravdepodobnosť fragmentácie pamäte v dôsledku oneskorených prideľovaní [1].
4. Sharding a paralelné spracovanie: Jax podporuje výpočty shardovania v jadrách TPU, čo umožňuje efektívne paralelné spracovanie. Rozdelením údajov a výpočtov vo viacerých jadrách môže JAX efektívnejšie riadiť pamäť, čím sa zníži riziko fragmentácie distribúciou záťaže [1].
5. Profilovanie pamäte zariadenia: Jax poskytuje nástroje na využitie pamäte zariadenia, ktoré môžu pomôcť identifikovať a ladiť problémy súvisiace s pamäťou vrátane fragmentácie. Pochopením toho, ako sa používa pamäť, môžu vývojári optimalizovať svoj kód tak, aby minimalizovali fragmentáciu a zlepšili celkový výkon [5].
Celkovo sa prístup spoločnosti JAX k fragmentácii pamäťovej fragmentácie pamäte na TPU zahŕňa kombináciu optimalizácie rozloženia údajov, efektívne využívajúc hierarchiu pamäte TPU a využívanie pokročilých techník paralelného spracovania.
Citácie:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-trategies
[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-oogle-gemma-with-tpus-fine-tune-and-run-inference-with-enhanced-performance-and-peed
[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
Https://nbi.ku.dk/english/theses/masters--teses/albert-alonso-de-la-fuente/albert_alonso_de_la_fuente.pdf