JAX ใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อลดการกระจายตัวของหน่วยความจำเมื่อทำงานบน TPUs:
1. การใช้ลำดับชั้นหน่วยความจำ: TPUs มีลำดับชั้นหน่วยความจำที่ซับซ้อนรวมถึงหน่วยความจำแบนด์วิดธ์สูง (HBM), หน่วยความจำเวกเตอร์, หน่วยความจำสเกลาร์และหน่วยความจำสะสม JAX เพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณโดยการจัดโครงสร้างข้อมูลเพื่อลดการถ่ายโอนระหว่างระดับหน่วยความจำเหล่านี้ซึ่งช่วยลดการกระจายตัวโดยการสร้างความมั่นใจในการใช้หน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพ [3] [5]
2. กลยุทธ์การดึงข้อมูลล่วงหน้าและการบัฟเฟอร์: การดึงข้อมูลล่วงหน้าจะซ่อนการเข้าถึงหน่วยความจำในขณะที่เทคนิคเช่นบัฟเฟอร์แบบวงกลมและการบัฟเฟอร์สองครั้งใช้สำหรับการสตรีมข้อมูลและการคำนวณอย่างต่อเนื่อง กลยุทธ์เหล่านี้ช่วยจัดการหน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นลดโอกาสในการกระจายตัว [3]
3. การประมวลผลแบบชิ้นและการประมวลผลแบบขนาน: JAX ใช้การแยกการคำนวณข้ามแกน TPU ซึ่งช่วยจัดการหน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการแจกจ่ายเวิร์กโหลด วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าหน่วยความจำได้รับการจัดสรรและจัดการในลักษณะที่ลดการกระจายตัว [3] [7]
4. เค้าโครงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: JAX เพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครงข้อมูลให้ตรงกับขนาดที่เป็นมิตรกับ TPU ซึ่งมักจะเพิ่มขนาดช่องว่างให้กับหลายขนาดที่เหมาะสม (เช่น 128) สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าหน่วยความจำได้รับการจัดสรรในบล็อกที่ต่อเนื่องกันลดการกระจายตัว [3] [5]
5. การรวบรวม JIT และการนำหน่วยความจำกลับมาใช้ใหม่: การรวบรวม Just-In-Time (JIT) ของ JAX และกลไกการใช้หน่วยความจำซ้ำช่วยลดการจัดสรรที่ไม่จำเป็น โดยการนำบล็อกหน่วยความจำกลับมาใช้ซ้ำเมื่อเป็นไปได้ JAX จะลดความถี่ของการจัดสรรใหม่ซึ่งสามารถนำไปสู่การกระจายตัว [1] [3]
เทคนิคเหล่านี้มีส่วนร่วมในการลดการกระจายตัวของหน่วยความจำและการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพของ TPU
การอ้างอิง:[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-with-enhanced-performance และ 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