Jax stosuje kilka technik, aby zminimalizować fragmentację pamięci podczas pracy na TPU:
1. Wykorzystanie hierarchii pamięci: TPU mają wyrafinowaną hierarchię pamięci, w tym pamięć o wysokiej przepustowości (HBM), pamięć wektorową, pamięć skalarna i pamięć akumulatora. JAX optymalizuje obliczenia poprzez strukturyzację danych w celu zminimalizowania transferów między tymi poziomami pamięci, co pomaga zmniejszyć fragmentację poprzez zapewnienie efektywnego użycia pamięci [3] [5].
2. Strategie wstępne i buforowania: Wstępne przetwarzanie danych ukrywa opóźnienie dostępu do pamięci, podczas gdy techniki takie jak bufory okrągłe i podwójne buforowanie są używane do przesyłania danych i obliczeń ciągłych. Strategie te pomagają skuteczniej zarządzać pamięcią, zmniejszając prawdopodobieństwo fragmentacji [3].
3. SHARDING I PAMIĘCIE PRZETWARZANIE: JAX używa odłamków do podziału obliczeń na rdzeniach TPU, co pomaga skuteczniej zarządzać pamięcią poprzez dystrybucję obciążenia. Takie podejście zapewnia, że pamięć jest przydzielona i rozleciana w sposób minimalizujący fragmentację [3] [7].
4. Wydajny układ danych: JAX optymalizuje układy danych w celu dopasowania rozmiarów przyjaznych dla TPU, często wyściółki do wielokrotności optymalnych rozmiarów (np. 128). Zapewnia to przydzielenie pamięci w ciągłych blokach, zmniejszając fragmentację [3] [5].
5. Kompilacja JIT i ponowne wykorzystanie pamięci: mechanizmy JAX Just-in-Time (JIT) i ponowne wykorzystanie pamięci pomagają zminimalizować niepotrzebne przydziały. W miarę możliwości ponowne wykorzystanie bloków pamięci Jax zmniejsza częstotliwość nowych alokacji, co może prowadzić do fragmentacji [1] [3].
Techniki te łącznie przyczyniają się do minimalizacji fragmentacji pamięci i optymalizacji wydajności na TPU.
Cytaty:[1] https://app.stuturyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-gemma-with-tpus-fine-tune-and-run-inference-with-enhipanced-performance-and-speed
[3] https://app.stuturyraid.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