Jax verwendet verschiedene Techniken, um die Gedächtnisfragmentierung beim Ausführen von TPUs zu minimieren:
1. Speicherhierarchie -Nutzung: TPUs haben eine ausgefeilte Speicherhierarchie, einschließlich hoher Bandbreitenspeicher (HBM), Vektorspeicher, Skalarspeicher und Akkumulator -Speicher. JAX optimiert Berechnungen, indem Daten strukturiert werden, um die Übertragungen zwischen diesen Speicherebenen zu minimieren, wodurch die Fragmentierung verringert wird, indem die effiziente Speicherverwendung sichergestellt wird [3] [5].
2. Strategien vor dem Abbau und Puffer: Das Vorabbau von Daten verbirgt die Latenz des Speicherzugriffs, während Techniken wie kreisförmige Puffer und Doppelpufferung zum Streaming von Daten und zur kontinuierlichen Berechnung verwendet werden. Diese Strategien helfen, das Gedächtnis effizienter zu verwalten und die Wahrscheinlichkeit einer Fragmentierung zu verringern [3].
3.. Sharding- und Parallelverarbeitung: JAX verwendet Sharding, um Berechnungen über TPU -Kerne zu teilen, wodurch der Speicher effektiver verwaltet wird, indem die Workload verteilt wird. Dieser Ansatz stellt sicher, dass das Gedächtnis auf eine Weise zugewiesen und verhandelt wird, die die Fragmentierung minimiert [3] [7].
4. Effizientes Datenlayout: JAX optimiert Datenlayouts, um die TPU-freundlichen Größen zu entsprechen, und die Multiplikatoren optimaler Größen häufig zu Multiplikatoren (z. B. 128). Dies stellt sicher, dass das Gedächtnis in zusammenhängenden Blöcken zugewiesen wird, wodurch die Fragmentierung verringert wird [3] [5].
5. JIT-Kompilierung und Speicherwiederverwendung: JAX 'Just-in-Time (JIT) -Kompilation und Speicher-Wiederverwendung-Mechanismen helfen, unnötige Zuteilungen zu minimieren. Durch die Wiederverwendung von Speicherblöcken, wenn möglich, reduziert JAX die Häufigkeit neuer Zuordnungen, was zu Fragmentierung führen kann [1] [3].
Diese Techniken tragen gemeinsam dazu bei, die Gedächtnisfragmentierung und die Optimierung der Leistung bei TPUs zu minimieren.
Zitate:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-geith-tpus-fine-tune-and-run-inference-nhanced-performance-und 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/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