JAX folosește mai multe tehnici pentru a minimiza fragmentarea memoriei atunci când rulează pe TPU:
1. Utilizarea ierarhiei de memorie: TPU -urile au o ierarhie de memorie sofisticată, incluzând memoria de lățime de bandă mare (HBM), memorie vectorială, memorie scalară și memorie de acumulator. JAX optimizează calculele prin structurarea datelor pentru a minimiza transferurile între aceste niveluri de memorie, ceea ce ajută la reducerea fragmentării, asigurând utilizarea eficientă a memoriei [3] [5].
2.. Strategii de preferință și tamponare: Prefetching Datele ascunde latența de acces la memorie, în timp ce tehnici precum tampoane circulare și tampon dublu sunt utilizate pentru streamingul datelor și calculul continuu. Aceste strategii ajută la gestionarea mai eficientă a memoriei, reducând probabilitatea de fragmentare [3].
3.. Această abordare asigură că memoria este alocată și tratată într -un mod care minimizează fragmentarea [3] [7].
4. Dispunerea eficientă a datelor: JAX optimizează machetele de date pentru a se potrivi cu dimensiunile prietenoase cu TPU, adesea dimensiuni de căptușeală la multipli de dimensiuni optime (de exemplu, 128). Acest lucru asigură că memoria este alocată în blocuri contigue, reducând fragmentarea [3] [5].
5. Compilarea JIT și reutilizarea memoriei: Mecanismele de compilare și reutilizare a memoriei JAX Just-in Time (JIT) ajută la minimizarea alocărilor inutile. Prin reutilizarea blocurilor de memorie atunci când este posibil, Jax reduce frecvența noilor alocări, ceea ce poate duce la fragmentare [1] [3].
Aceste tehnici contribuie colectiv la minimizarea fragmentării memoriei și la optimizarea performanței pe TPU.
Citări:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pacts
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-gemma-with-tpus-fine-gune-and-run-inference-with-enhanced-performance-and-and-hip
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/TPU-COMPOUITION-STRATEGES
[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_alocation.html