JAX använder flera tekniker för att minimera minnesfragmentering när du kör på TPU:
1. Minneshierarkiutnyttjande: TPU: er har en sofistikerad minneshierarki, inklusive högt bandbreddminne (HBM), vektorminne, skalminne och ackumulatorminne. JAX optimerar beräkningar genom att strukturera data för att minimera överföringar mellan dessa minnesnivåer, vilket hjälper till att minska fragmenteringen genom att säkerställa effektiv minnesanvändning [3] [5].
2. Förberedande och buffringstrategier: Förfyllning av data döljer minnesåtkomst latens, medan tekniker som cirkulära buffertar och dubbelbuffring används för strömningsdata och kontinuerlig beräkning. Dessa strategier hjälper till att hantera minnet mer effektivt, vilket minskar sannolikheten för fragmentering [3].
3. Skärmning och parallell bearbetning: JAX använder skärning för att dela beräkningar över TPU -kärnor, vilket hjälper till att hantera minnet mer effektivt genom att distribuera arbetsbelastningen. Detta tillvägagångssätt säkerställer att minnet tilldelas och överföras på ett sätt som minimerar fragmentering [3] [7].
4. Effektiv datalayout: JAX optimerar datalyouter för att matcha TPU-vänliga storlekar, ofta stoppningsdimensioner till multiplar av optimala storlekar (t.ex. 128). Detta säkerställer att minnet tilldelas i sammanhängande block, vilket minskar fragmenteringen [3] [5].
5. JIT-sammanställning och minne återanvändning: JAX: s just-in-time (JIT) sammanställning och minnesåteranvändningsmekanismer hjälper till att minimera onödiga fördelningar. Genom att återanvända minnesblock när det är möjligt reducerar JAX frekvensen av nya tilldelningar, vilket kan leda till fragmentering [1] [3].
Dessa tekniker bidrar kollektivt till att minimera minnesfragmentering och optimera prestanda på TPU: er.
Citeringar:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-st-practices
]
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-trutrategies
[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-fin-ining
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/distributed.html
[8] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html