Jax käyttää useita tekniikoita muistin pirstoutumisen minimoimiseksi TPUS: lla käydessään:
1. Muistihierarkian käyttö: TPU: lla on hienostunut muistihierarkia, mukaan lukien korkea kaistanleveysmuisti (HBM), vektorimuisti, skalaarimuisti ja akkumuisti. JAX optimoi laskelmat jäsentämällä tietoja näiden muistitasojen välisten siirtojen minimoimiseksi, mikä auttaa vähentämään pirstoutumista varmistamalla tehokkaan muistin käytön [3] [5].
2. Prefetching- ja puskurointistrategiat: Tietojen esittely Nämä strategiat auttavat hallitsemaan muistia tehokkaammin vähentämällä pirstoutumisen todennäköisyyttä [3].
3. Varjostaminen ja rinnakkaisprosessointi: Jax käyttää Sharding -laskentaa laskennan jakamiseen TPU -ytimien välillä, mikä auttaa hallitsemaan muistia tehokkaammin jakamalla työmäärää. Tämä lähestymistapa varmistaa, että muisti allokoidaan ja käsitellään tavalla, joka minimoi pirstoutumisen [3] [7].
4. Tehokas datan asettelu: JAX optimoi datan asettelut vastaamaan TPU-ystävällisiä kokoja, usein pehmustetun mitat optimaalisten kokoisten kerrosten (esim. 128). Tämä varmistaa, että muisti allokoidaan vierekkäisiin lohkoihin vähentäen pirstoutumista [3] [5].
5. Käyttämällä muistilohkoja mahdollisuuksien mukaan Jax vähentää uusien allokaatioiden taajuutta, mikä voi johtaa pirstoutumiseen [1] [3].
Nämä tekniikat edistävät yhdessä muistin pirstoutumisen minimoimista ja suorituskyvyn optimointia TPU: lla.
Viittaukset:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
.
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compitation-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/gemma-2-tpu-fine-ning
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/distributed.html
[8] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html