JAX обробляє фрагментацію пам'яті на TPU через кілька стратегій, які оптимізують використання пам'яті та мінімізують фрагментацію. Ось кілька ключових підходів:
1. Використання ієрархії пам'яті: TPU мають складну ієрархію пам'яті, включаючи пам'ять високої пропускної здатності (HBM), векторну пам'ять, скалярну пам'ять та пам'ять акумулятора. JAX оптимізує обчислення шляхом структурування даних, щоб мінімізувати передачі між цими рівнями пам'яті, що допомагає зменшити фрагментацію пам'яті, забезпечуючи ефективне розміщення даних та доступ [1].
2. Ефективний макет даних: JAX заохочує оптимізацію макетів даних відповідати, зручним для TPU розмірів, часто розмірів накладки для узгодження з оптимальними розмірами обробки TPU. Це вирівнювання допомагає зменшити відходи пам'яті та фрагментацію, забезпечуючи обробку даних у шматках, які ефективно обробляються ТПУ [1].
3. Попередження та буферизацію: такі методи, як попереднє вибору даних та використання кругової або подвійної буферизації, можуть допомогти приховати затримку доступу до пам'яті та більш ефективно керувати пам'яттю. Попереднє значення гарантує, що дані будуть доступні при необхідності, зменшуючи ймовірність фрагментації пам'яті через затримку розподілу [1].
. Розбиваючи дані та обчислення на декількох ядерах, JAX може більш ефективно керувати пам'яттю, зменшуючи ризик фрагментації, розподіляючи навантаження [1].
5. Профілювання пам'яті пристроїв: JAX надає інструменти для використання пам'яті пристрою, що може допомогти визначити та налагодити проблеми, пов'язані з пам'яттю, включаючи фрагментацію. Розуміючи, як використовується пам'ять, розробники можуть оптимізувати свій код, щоб мінімізувати фрагментацію та покращити загальну продуктивність [5].
В цілому, підхід JAX до обробки фрагментації пам'яті на TPU передбачає комбінацію оптимізації макетів даних, ефективно використовуючи ієрархію пам'яті TPU та застосовуючи передові методи паралельної обробки.
Цитати:[1] https://app.studyraid.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-tune-and-run-inference-with-enhanced-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
.