Jax emplea varias técnicas para minimizar la fragmentación de la memoria cuando se ejecuta en TPUS:
1. Utilización de la jerarquía de memoria: las TPU tienen una jerarquía de memoria sofisticada, incluida la memoria de alto ancho de banda (HBM), la memoria vectorial, la memoria escalar y la memoria del acumulador. Jax optimiza los cálculos al estructurar datos para minimizar las transferencias entre estos niveles de memoria, lo que ayuda a reducir la fragmentación al garantizar el uso eficiente de la memoria [3] [5].
2. Estrategias de captación previa y almacenamiento en búfer: la captación previa de los datos oculta la latencia de acceso a la memoria, mientras que las técnicas como los búferes circulares y el doble almacenamiento doble se utilizan para la transmisión de datos y el cálculo continuo. Estas estrategias ayudan a administrar la memoria de manera más eficiente, reduciendo la probabilidad de fragmentación [3].
3. Fragmentos y procesamiento paralelo: Jax utiliza fragmentos para dividir los cálculos en los núcleos de TPU, lo que ayuda a administrar la memoria de manera más efectiva distribuyendo la carga de trabajo. Este enfoque asegura que la memoria se asigne y desasigne de una manera que minimice la fragmentación [3] [7].
4. Diseño de datos eficientes: Jax optimiza los diseños de datos para que coincidan con los tamaños amigables para la TPU, a menudo acolchando dimensiones a múltiplos de tamaños óptimos (por ejemplo, 128). Esto asegura que la memoria se asigne en bloques contiguos, reduciendo la fragmentación [3] [5].
5. Compilación de JIT y reutilización de memoria: los mecanismos de compilación y reutilización de memoria de Jax y reutilización de memoria ayudan a minimizar las asignaciones innecesarias. Al reutilizar los bloques de memoria cuando es posible, Jax reduce la frecuencia de nuevas asignaciones, lo que puede conducir a la fragmentación [1] [3].
Estas técnicas contribuyen colectivamente a minimizar la fragmentación de la memoria y optimizar el rendimiento en las TPU.
Citas:[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-and-run-inference-with-amban-performance-and-speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computationstrategies
[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