JAX gebruikt verschillende technieken om geheugenfragmentatie te minimaliseren bij het draaien op TPU's:
1. Het gebruik van geheugenhiërarchie: TPU's hebben een verfijnde geheugenhiërarchie, inclusief geheugen met een hoog bandbreedte (HBM), vectorgeheugen, scalair geheugen en accumulatorgeheugen. JAX optimaliseert berekeningen door gegevens te structureren om overdrachten tussen deze geheugenniveaus te minimaliseren, wat helpt de fragmentatie te verminderen door een efficiënt geheugengebruik te waarborgen [3] [5].
2. Prefetching- en bufferingsstrategieën: het voorvoeten van gegevens verbergt de latentie van geheugentoegang, terwijl technieken zoals circulaire buffers en dubbele buffering worden gebruikt voor het streamen van gegevens en continue berekening. Deze strategieën helpen het geheugen efficiënter te beheren, waardoor de kans op fragmentatie wordt verminderd [3].
3. Sharding en parallelle verwerking: JAX gebruikt sharding om berekeningen te splitsen in TPU -kernen, die het geheugen effectiever helpen beheren door de werklast te verdelen. Deze benadering zorgt ervoor dat geheugen wordt toegewezen en wordt toegewezen op een manier die fragmentatie minimaliseert [3] [7].
4. Efficiënte gegevenslay-out: JAX optimaliseert gegevenslay-outs om te passen bij TPU-vriendelijke maten, vaak vullen afmetingen op veelvouden van optimale maten (bijvoorbeeld 128). Dit zorgt ervoor dat geheugen wordt toegewezen in aangrenzende blokken, waardoor de fragmentatie wordt verminderd [3] [5].
5. JIT-compilatie en geheugen hergebruik: JAX's just-in-time (JIT) compilatie- en geheugenhergebruiksmechanismen helpen bij het minimaliseren van onnodige toewijzingen. Door het hergebruiken van geheugenblokken wanneer mogelijk te hergebruiken, vermindert JAX de frequentie van nieuwe toewijzingen, wat kan leiden tot fragmentatie [1] [3].
Deze technieken dragen gezamenlijk bij aan het minimaliseren van geheugenfragmentatie en het optimaliseren van de prestaties op TPU's.
Citaten:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-googa-with-tpus-fine-tune-and-run-inferentie-with-Enhanced-Performance- en Speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-strategies
[4] https://stackoverflow.com/questions/60871/how-to-solve-memory-fragmentation
[5] https://cloud.google.com/tpu/docs/performance-guide
[6] https://www.kaggle.com/code/matthewdwatson/gema-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