Quelles techniques spécifiques Jax utilise-t-elle pour minimiser la fragmentation de la mémoire sur TPUS

1. Utilisation de la hiérarchie de la mémoire: les TPU ont une hiérarchie de mémoire sophistiquée, y compris la mémoire de bande passante élevée (HBM), la mémoire vectorielle, la mémoire scalaire et la mémoire de l'accumulateur. Jax optimise les calculs en structurant les données pour minimiser les transferts entre ces niveaux de mémoire, ce qui aide à réduire la fragmentation en assurant une utilisation efficace de la mémoire [3] [5].

2. Ces stratégies aident à gérer plus efficacement la mémoire, ce qui réduit la probabilité de fragmentation [3].

3. Traitement parallèle et parallèle: Jax utilise le fragment pour diviser les calculs sur les noyaux TPU, ce qui aide à gérer la mémoire plus efficacement en distribuant la charge de travail. Cette approche garantit que la mémoire est allouée et traitée d'une manière qui minimise la fragmentation [3] [7].

4. Disposition efficace des données: Jax optimise les dispositions de données pour correspondre aux tailles adaptées au TPU, souvent des dimensions de rembourrage à des multiples de tailles optimales (par exemple, 128). Cela garantit que la mémoire est allouée dans des blocs contigus, réduisant la fragmentation [3] [5].

5. Compilation JIT et réutilisation de la mémoire: les mécanismes de compilation et de réutilisation de la mémoire de Jax aident à minimiser les allocations inutiles. En réutilisant les blocs de mémoire lorsque cela est possible, Jax réduit la fréquence des nouvelles allocations, ce qui peut entraîner une fragmentation [1] [3].

Ces techniques contribuent collectivement à minimiser la fragmentation de la mémoire et à optimiser les performances sur les TPU.