JAX використовує кілька методик для мінімізації фрагментації пам'яті під час роботи на TPU:
1. Використання ієрархії пам'яті: TPU мають складну ієрархію пам'яті, включаючи пам'ять високої пропускної здатності (HBM), векторну пам'ять, скалярну пам'ять та пам'ять акумулятора. JAX оптимізує обчислення шляхом структурування даних, щоб мінімізувати трансферти між цими рівнями пам'яті, що допомагає зменшити фрагментацію, забезпечуючи ефективне використання пам'яті [3] [5].
2. Стратегії попереднього вишукування та буферизації: попереднє значення даних приховує затримку доступу до пам'яті, тоді як такі методи, як кругові буфери та подвійна буферизація, використовуються для потокових даних та безперервних обчислень. Ці стратегії допомагають більш ефективно керувати пам'яттю, зменшуючи ймовірність фрагментації [3].
3. Шардування та паралельна обробка: JAX використовує осколку для розділених обчислень через ядра ТПУ, що допомагає більш ефективно керувати пам'яттю, розподіляючи навантаження. Цей підхід гарантує, що пам'ять виділяється та розподіляється таким чином, що мінімізує фрагментацію [3] [7].
4. Ефективний макет даних: JAX оптимізує макети даних, щоб відповідати, сприятливих TPU, часто розмірів прокладки до кратних оптимальних розмірів (наприклад, 128). Це гарантує, що пам'ять виділяється в суміжних блоках, зменшуючи фрагментацію [3] [5].
5. Компіляція JIT та повторне використання пам’яті: щойно вчасно (JIT) JAX (JIT) Механізми повторного використання пам'яті допомагають мінімізувати непотрібні розподіли. Повторно використовуючи блоки пам'яті, коли це можливо, JAX зменшує частоту нових розподілів, що може призвести до фрагментації [1] [3].
Ці методи колективно сприяють мінімізації фрагментації пам'яті та оптимізації продуктивності на TPU.
Цитати:[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-enhanced-performance-and-speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-strategies
[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