Jax impiega diverse tecniche per ridurre al minimo la frammentazione della memoria quando si esegue su TPU:
1. Utilizzo della gerarchia della memoria: le TPU hanno una sofisticata gerarchia di memoria, inclusa la memoria ad alta larghezza di banda (HBM), la memoria vettoriale, la memoria scalare e la memoria dell'accumulatore. JAX ottimizza i calcoli strutturando i dati per ridurre al minimo i trasferimenti tra questi livelli di memoria, il che aiuta a ridurre la frammentazione garantendo un efficiente utilizzo della memoria [3] [5].
2. Strategie di prefetching e buffering: la prefetching dei dati nasconde la latenza di accesso alla memoria, mentre tecniche come i buffer circolari e il doppio buffering vengono utilizzate per i dati di streaming e il calcolo continuo. Queste strategie aiutano a gestire la memoria in modo più efficiente, riducendo la probabilità di frammentazione [3].
3. Famardo e elaborazione parallela: Jax utilizza frammenti per dividere i calcoli tra i core TPU, che aiutano a gestire la memoria in modo più efficace distribuendo il carico di lavoro. Questo approccio garantisce che la memoria venga allocata e trafficata in modo da ridurre al minimo la frammentazione [3] [7].
4. Layout di dati efficiente: Jax ottimizza i layout dei dati per abbinare le dimensioni adatte alle TPU, spesso imbottitura di dimensioni a multipli di dimensioni ottimali (ad es. 128). Ciò garantisce che la memoria sia allocata in blocchi contigui, riducendo la frammentazione [3] [5].
5. Compilazione JIT e riutilizzo della memoria: la compilation just-in-time (JIT) di Jax (JIT) meccanismi di riutilizzo della memoria aiutano a ridurre al minimo le allocazioni inutili. Riflettendo i blocchi di memoria quando possibile, Jax riduce la frequenza di nuove allocazioni, che possono portare alla frammentazione [1] [3].
Queste tecniche contribuiscono collettivamente a ridurre al minimo la frammentazione della memoria e all'ottimizzazione delle prestazioni sui TPU.
Citazioni:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-segma-with-tpus-fine-tune-and-run-inference-with-enited-performance-and-speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-strategies
[4] https://stackoverflow.com/questions/60871/how-to-sole-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