JAX anvender flere teknikker til at minimere hukommelsesfragmentering, når du kører på TPU'er:
1. hukommelseshierarkiudnyttelse: TPU'er har et sofistikeret hukommelseshierarki, inklusive høj båndbreddehukommelse (HBM), vektorhukommelse, skalarhukommelse og akkumulatorhukommelse. JAX optimerer beregninger ved at strukturere data for at minimere overførsler mellem disse hukommelsesniveauer, hvilket hjælper med at reducere fragmentering ved at sikre effektiv hukommelsesforbrug [3] [5].
2. Forudtagnings- og bufferingsstrategier: Forudtagning af data skjuler latenstid for hukommelsesadgang, mens teknikker som cirkulære buffere og dobbeltbuffering bruges til streaming af data og kontinuerlig beregning. Disse strategier hjælper med at styre hukommelsen mere effektivt, hvilket reducerer sandsynligheden for fragmentering [3].
3. Sharding and Parallel Processing: JAX bruger afskærmning til at opdele beregninger på tværs af TPU -kerner, hvilket hjælper med at styre hukommelsen mere effektivt ved at distribuere arbejdsbyrden. Denne tilgang sikrer, at hukommelsen tildeles og forhandles på en måde, der minimerer fragmentering [3] [7].
4. Effektivt datalayout: JAX optimerer datalayouts til at matche TPU-venlige størrelser, ofte polstring dimensioner til multipla af optimale størrelser (f.eks. 128). Dette sikrer, at hukommelsen tildeles i sammenhængende blokke, hvilket reducerer fragmentering [3] [5].
5. JIT-kompilering og genbrug af hukommelse: JAX's Just-in-Time (JIT) samlings- og hukommelsesgenbrugsmekanismer hjælper med at minimere unødvendige tildelinger. Ved at genbruge hukommelsesblokke, når det er muligt, reducerer JAX hyppigheden af nye tildelinger, hvilket kan føre til fragmentering [1] [3].
Disse teknikker bidrager samlet til at minimere hukommelsesfragmentering og optimere ydelsen på TPU'er.
Citater:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
)
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-strategies
[4] https://stackoverflow.com/questions/60871/how-to-sol-memory-fragmentation
[5] https://cloud.google.com/tpu/docs/performance-guide
[6] https://www.kaggle.com/code/matthewdwatson/gemma-2-tpu-fine-tuning
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/distributed.html
[8] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html