JAX จัดการการกระจายตัวของหน่วยความจำบน TPUs ผ่านกลยุทธ์หลายอย่างที่เพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำและลดการกระจายตัว นี่คือวิธีการสำคัญบางประการ:
1. การใช้ลำดับชั้นหน่วยความจำ: TPUs มีลำดับชั้นหน่วยความจำที่ซับซ้อนรวมถึงหน่วยความจำแบนด์วิดธ์สูง (HBM), หน่วยความจำเวกเตอร์, หน่วยความจำสเกลาร์และหน่วยความจำสะสม JAX เพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณโดยการจัดโครงสร้างข้อมูลเพื่อลดการถ่ายโอนระหว่างระดับหน่วยความจำเหล่านี้ซึ่งจะช่วยลดการกระจายตัวของหน่วยความจำโดยการสร้างความมั่นใจในการจัดวางข้อมูลและการเข้าถึงที่มีประสิทธิภาพ [1]
2. เค้าโครงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: JAX ส่งเสริมการปรับเค้าโครงข้อมูลให้เหมาะสมเพื่อให้ตรงกับขนาดที่เป็นมิตรกับ TPU ซึ่งมักจะเพิ่มขนาดช่องว่างให้สอดคล้องกับขนาดการประมวลผลที่ดีที่สุดของ TPU การจัดตำแหน่งนี้ช่วยในการลดขยะหน่วยความจำและการกระจายตัวโดยการทำให้มั่นใจว่าข้อมูลจะถูกประมวลผลเป็นชิ้นที่ TPU จัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ [1]
3. การดึงข้อมูลล่วงหน้าและการบัฟเฟอร์: เทคนิคเช่นการดึงข้อมูลล่วงหน้าและการใช้การบัฟเฟอร์แบบวงกลมหรือสองครั้งสามารถช่วยซ่อนเวลาแฝงการเข้าถึงหน่วยความจำและจัดการหน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การดึงข้อมูลล่วงหน้าทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะพร้อมใช้งานเมื่อจำเป็นลดโอกาสในการกระจายตัวของหน่วยความจำเนื่องจากการจัดสรรล่าช้า [1]
4. การประมวลผลแบบชิ้นและการประมวลผลแบบขนาน: JAX รองรับการคำนวณแบบกระจายทั่วแกน TPU ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลแบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการแยกข้อมูลและการคำนวณข้ามหลายแกน Jax สามารถจัดการหน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นลดความเสี่ยงของการกระจายตัวโดยการกระจายโหลด [1]
5. การทำโปรไฟล์หน่วยความจำอุปกรณ์: JAX จัดเตรียมเครื่องมือสำหรับการใช้งานหน่วยความจำอุปกรณ์การทำโปรไฟล์ซึ่งสามารถช่วยระบุและแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับหน่วยความจำรวมถึงการกระจายตัว โดยการทำความเข้าใจว่ามีการใช้หน่วยความจำอย่างไรนักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพรหัสเพื่อลดการกระจายตัวและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม [5]
โดยรวมแล้ววิธีการของ JAX ในการจัดการการกระจายตัวของหน่วยความจำใน TPUs นั้นเกี่ยวข้องกับการรวมกันของการปรับเค้าโครงข้อมูลโดยใช้ลำดับชั้นของหน่วยความจำของ TPU อย่างมีประสิทธิภาพและใช้เทคนิคการประมวลผลแบบขนานขั้นสูง
การอ้างอิง:[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 และ 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