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JAX使用哪些特定技术来最大程度地减少TPU上的内存碎片


JAX在TPU上运行时采用了几种技术来最大程度地减少内存碎片:

1。内存层次结构利用:TPU具有复杂的内存层次结构,包括高带宽内存(HBM),向量内存,标量内存和累加器内存。 JAX通过构造数据来最大程度地减少这些内存水平的转移来优化计算,这有助于通过确保有效的内存使用来减少碎片[3] [5]。

2。预取和缓冲策略:预取数据隐藏了内存访问延迟,而圆形缓冲区和双重缓冲的技术用于流数据和连续计算。这些策略有助于更有效地管理记忆,从而减少了分散的可能性[3]。

3。碎片和并行处理:JAX使用碎片跨TPU内核拆分计算,这通过分配工作负载有助于更有效地管理内存。这种方法可确保以最小化碎片化的方式分配和划分记忆[3] [7]。

4。有效的数据布局:JAX优化了数据布局以匹配TPU友好型尺寸,通常将尺寸填充到最佳尺寸的倍数(例如128)。这确保了记忆在连续的块中分配,从而减少了碎片[3] [5]。

5。jIT编译和内存重用:JAX的即时(JIT)汇编和内存重用机制有助于最大程度地减少不必要的分配。通过在可能的情况下重复使用内存块,JAX降低了新分配的频率,这可能导致碎片化[1] [3]。

这些技术共同有助于最大程度地减少内存碎片和优化TPU的性能。

引用:
[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/combine-google-gegle-gemma-with-with-tpus-fine-tune-tune-and-run-inperion-with-enhanced-performance-performance-performance-performance-speed
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compoint-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