Jax menggunakan beberapa teknik untuk meminimalkan fragmentasi memori saat menjalankan TPU:
1. Pemanfaatan hierarki memori: TPU memiliki hierarki memori yang canggih, termasuk memori bandwidth tinggi (HBM), memori vektor, memori skalar, dan memori akumulator. JAX mengoptimalkan perhitungan dengan menyusun data untuk meminimalkan transfer antara tingkat memori ini, yang membantu mengurangi fragmentasi dengan memastikan penggunaan memori yang efisien [3] [5].
2. Prefetching dan strategi buffering: Prefetching data menyembunyikan latensi akses memori, sementara teknik seperti buffer sirkuler dan buffering ganda digunakan untuk streaming data dan perhitungan kontinu. Strategi -strategi ini membantu mengelola memori secara lebih efisien, mengurangi kemungkinan fragmentasi [3].
3. Sharding dan pemrosesan paralel: Jax menggunakan sharding untuk membagi perhitungan di seluruh inti TPU, yang membantu mengelola memori secara lebih efektif dengan mendistribusikan beban kerja. Pendekatan ini memastikan bahwa memori dialokasikan dan dialokasikan dengan cara yang meminimalkan fragmentasi [3] [7].
4. Tata letak data yang efisien: JAX mengoptimalkan tata letak data agar sesuai dengan ukuran ramah TPU, seringkali dimensi bantalan dengan kelipatan ukuran optimal (mis., 128). Ini memastikan bahwa memori dialokasikan dalam blok yang berdekatan, mengurangi fragmentasi [3] [5].
5. Kompilasi JIT dan penggunaan kembali memori: Kompilasi Just-in-in-Time (JIT) dan mekanisme penggunaan memori membantu meminimalkan alokasi yang tidak perlu. Dengan menggunakan kembali blok memori bila memungkinkan, JAX mengurangi frekuensi alokasi baru, yang dapat menyebabkan fragmentasi [1] [3].
Teknik -teknik ini secara kolektif berkontribusi untuk meminimalkan fragmentasi memori dan mengoptimalkan kinerja pada TPU.
Kutipan:[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-nference-with-enhanced-performance-and-speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-stategy
[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