A JAX számos technikát alkalmaz a memória fragmentációjának minimalizálására, amikor a TPU -n fut:
1. memóriahierarchia felhasználása: A TPU -k kifinomult memóriahierarchiájuk van, beleértve a nagy sávszélesség -memóriát (HBM), a vektor memóriát, a skaláris memóriát és az akkumulátor memóriáját. A JAX az adatok felépítésével optimalizálja a számításokat az ezen memória szintek közötti transzferek minimalizálása érdekében, ami elősegíti a fragmentáció csökkentését azáltal, hogy biztosítja a hatékony memóriafelhasználást [3] [5].
2. Előzetes letöltési és pufferolási stratégiák: Az adatok előkészítése elrejti a memóriahozzáférési késést, míg az adatok streamingjéhez és a folyamatos számításhoz olyan technikákat használnak, mint a kör alakú puffereket és a dupla pufferelést. Ezek a stratégiák elősegítik a memória hatékonyabb kezelését, csökkentve a fragmentáció valószínűségét [3].
3. Szilárdság és párhuzamos feldolgozás: A JAX a Sharding -ot használja a számítások megosztására a TPU -magokban, ami a munkaterhelés elosztásával segíti a memória hatékonyabb kezelését. Ez a megközelítés biztosítja, hogy a memóriát elosztják és elrendezzék oly módon, hogy minimalizálják a fragmentációt [3] [7].
4. Hatékony adatok elrendezése: A JAX az adatrendezéseket optimalizálja a TPU-barát méretekhez, gyakran a párnázási méreteket az optimális méretű többszörösekhez (például 128). Ez biztosítja, hogy a memóriát szomszédos blokkokban osztják el, csökkentve a fragmentációt [3] [5].
5. JIT összeállítás és memória újrafelhasználása: A JAX Just-in-Time (JIT) összeállítása és a memória újrafelhasználási mechanizmusai segítenek minimalizálni a felesleges allokációkat. A memóriablokkok újrafelhasználásával a JAX csökkenti az új allokációk gyakoriságát, ami fragmentációhoz vezethet [1] [3].
Ezek a technikák együttesen hozzájárulnak a memória fragmentációjának minimalizálásához és a TPU -k teljesítményének optimalizálásához.
Idézetek:[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-dune-and-nellininference-with-enhanced-promance-and-and-Speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compution-prategies
[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