Jax izmanto vairākas metodes, lai samazinātu atmiņas sadrumstalotību, darbojoties uz TPU:
1. Atmiņas hierarhijas izmantošana: TPU ir sarežģīta atmiņas hierarhija, ieskaitot lielu joslas platuma atmiņu (HBM), vektora atmiņu, skalāro atmiņu un akumulatora atmiņu. JAX optimizē aprēķinus, strukturējot datus, lai samazinātu pārsūtīšanu starp šiem atmiņas līmeņiem, kas palīdz samazināt sadrumstalotību, nodrošinot efektīvu atmiņas izmantošanu [3] [5].
2. Prepečinga un buferizācijas stratēģijas: Datu preidošana slēpj atmiņas piekļuves latentumu, savukārt datu straumēšanai un nepārtrauktai aprēķināšanai tiek izmantotas tādas metodes kā apļveida buferi un dubultu buferizāciju. Šīs stratēģijas palīdz efektīvāk pārvaldīt atmiņu, samazinot sadrumstalotības iespējamību [3].
3. Sharding un paralēla apstrāde: Jax izmanto sharding, lai sadalītu aprēķinus visos TPU kodolos, kas palīdz efektīvāk pārvaldīt atmiņu, sadalot darba slodzi. Šī pieeja nodrošina, ka atmiņa tiek piešķirta un noslēgta tādā veidā, kas samazina sadrumstalotību [3] [7].
4. Efektīva datu izkārtojums: JAX optimizē datu izkārtojumu, lai tas atbilstu TPU draudzīgiem izmēriem, bieži polsterēšanas izmēri optimālu izmēru reizinājumiem (piemēram, 128). Tas nodrošina, ka atmiņa tiek piešķirta blakus esošos blokos, samazinot sadrumstalotību [3] [5].
5. JIT kompilācija un atmiņas atkārtota izmantošana: Džeksa tieši laikā (JIT) kompilācijas un atmiņas atkārtotas izmantošanas mehānismi palīdz samazināt nevajadzīgus piešķīrumus. Ja iespējams, atkārtoti izmantojot atmiņas blokus, JAX samazina jaunu piešķīrumu biežumu, kas var izraisīt sadrumstalotību [1] [3].
Šīs metodes kolektīvi veicina atmiņas sadrumstalotības samazināšanu un TPU veiktspējas optimizēšanu.
Atsauces:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pracices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-gemma-with-tpus-fine-tune-and-stun-inerence-with-encanced-performance-and-ātrums
[3] https://app.studyaid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-strategies
[4] https://stackoverflow.com/questions/60871/how-to--stand-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