JAX использует несколько методов для минимизации фрагментации памяти при работе на TPU:
1. Использование иерархии памяти: TPU имеют сложную иерархию памяти, включая память высокой полосы пропускания (HBM), векторную память, скалярную память и память аккумулятора. JAX оптимизирует вычисления путем структурирования данных для минимизации передач между этими уровнями памяти, что помогает снизить фрагментацию, обеспечивая эффективное использование памяти [3] [5].
2. Предварительное получение и буферизацию стратегий: предварительное получение данных скрывает задержку доступа к памяти, в то время как методы, такие как круглые буферы и двойная буферизация для потоковых данных и непрерывных вычислений. Эти стратегии помогают более эффективно управлять памятью, снижая вероятность фрагментации [3].
3. Sharding и параллельная обработка: JAX использует Sharding для разделения вычислений по ядрам TPU, что помогает более эффективно управлять памятью путем распределения рабочей нагрузки. Этот подход гарантирует, что память распределяется и складывается таким образом, чтобы минимизировать фрагментацию [3] [7].
4. Эффективный макет данных: JAX оптимизирует макеты данных в соответствии с удобными для TPU размеры, часто размеры прокладки для множества оптимальных размеров (например, 128). Это гарантирует, что память выделяется в смежных блоках, уменьшая фрагментацию [3] [5].
5. Компиляция JIT и повторное использование памяти: JAX Just In-Time (JIT) Компиляция и механизмы повторного использования памяти помогают минимизировать ненужные ассигнования. По возможности повторно используя блоки памяти, JAX уменьшает частоту новых распределений, что может привести к фрагментации [1] [3].
Эти методы в совокупности способствуют минимизации фрагментации памяти и оптимизации производительности на TPU.
Цитаты:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-ractices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-gemma-with-tpus-fine-lune-and-run inference-with-enhanced-performance и speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compution 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