Jax emprega várias técnicas para minimizar a fragmentação da memória ao executar no TPUS:
1. Utilização da hierarquia de memória: as TPUs têm uma hierarquia sofisticada de memória, incluindo alta memória de largura de banda (HBM), memória vetorial, memória escalar e memória do acumulador. O JAX otimiza os cálculos estruturando os dados para minimizar as transferências entre esses níveis de memória, o que ajuda a reduzir a fragmentação, garantindo um uso eficiente da memória [3] [5].
2. Estratégias de pré -busca e buffer: pré -buscar dados oculta a latência de acesso à memória, enquanto técnicas como buffers circulares e buffer duplo são usados para transmitir dados e computação contínua. Essas estratégias ajudam a gerenciar a memória com mais eficiência, reduzindo a probabilidade de fragmentação [3].
3. SHARDING e processamento paralelo: Jax usa Sharding para dividir cálculos nos núcleos da TPU, o que ajuda a gerenciar a memória com mais eficiência, distribuindo a carga de trabalho. Essa abordagem garante que a memória seja alocada e desalocada de uma maneira que minimize a fragmentação [3] [7].
4. Layout de dados eficientes: o JAX otimiza os layouts de dados para corresponder aos tamanhos amigáveis à TPU, geralmente preenchendo dimensões a múltiplos de tamanhos ideais (por exemplo, 128). Isso garante que a memória seja alocada em blocos contíguos, reduzindo a fragmentação [3] [5].
5. Compilação JIT e reutilização de memória: A compilação Just-in-time (JIT) da JAX mecanismos de reutilização de memória ajudam a minimizar as alocações desnecessárias. Ao reutilizar os blocos de memória quando possível, Jax reduz a frequência de novas alocações, o que pode levar à fragmentação [1] [3].
Essas técnicas contribuem coletivamente para minimizar a fragmentação da memória e otimizar o desempenho nas TPUs.
Citações:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-gemma-with-tpus-fine-tune-e-run-inference-with-aprimorou-se-desempenho e velocidade
[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/distribed.html
[8] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html