يؤثر التسلسل الهرمي للذاكرة لـ TPUs بشكل كبير على تجزئة الذاكرة في JAX من خلال التأثير على كيفية تخزين البيانات والوصول إليها أثناء الحسابات. تتمتع TPUs بتسلسل هرمي متطور للذاكرة يتضمن ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) ، وذاكرة المتجه (VMEM) ، وذاكرة العددية ، وذاكرة التراكم. تم تصميم هذا التسلسل الهرمي لتحسين الأداء عن طريق تقليل نقل البيانات بين مستويات الذاكرة المختلفة ، مما قد يقلل من تجزئة الذاكرة.
تجزئة الذاكرة في jax على tpus:
1. تخطيط البيانات وتخصيص الذاكرة: يخصص JAX الذاكرة على الجهاز الهدف (TPU) بدلاً من RAM المضيف. يعد تخطيط البيانات الفعال أمرًا بالغ الأهمية لتقليل تفتيت الذاكرة. يمكن أن تساعد الحشوة المتراكمة لمطابقة أحجام TPU الصديقة للمساعدات في تقليل التفتت من خلال ضمان تخصيص الذاكرة في كتل متجاورة ، والتي من السهل إدارة وإعادة الاستخدام [1] [4].
2. الأشكال الثابتة وتجميع JIT: يتطلب Jax أشكالًا ثابتة عند استخدام `jax.jit` ، مما يساعد المترجم على تحسين استخدام الذاكرة وتقليل التفتت عن طريق تجنب تخصيصات الذاكرة الديناميكية أثناء وقت التشغيل. يضمن هذا التحسين الثابت أن يتم تخصيص الذاكرة بكفاءة ومتسقة ، مما يقلل من احتمال تجزئة [6].
3. استخدام التسلسل الهرمي للذاكرة: عن طريق الاستفادة من مستويات الذاكرة المختلفة في TPUS ، يمكن لـ JAX تحسين أنماط الوصول إلى البيانات. على سبيل المثال ، يؤدي استخدام VMEM للوصول إلى البيانات عالية السرعة أثناء تنفيذ kernel إلى تقليل الحاجة إلى عمليات نقل متكررة من وإلى HBM ، والتي يمكن أن تؤدي إلى تجزئة الذاكرة إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح [5].
4. المعالجة المتوازية وارتفاعها: تساعد تقنيات مثل توازى خط الأنابيب وارتفاع البيانات على توزيع البيانات عبر نوى TPU متعددة ، وتقليل ضغط الذاكرة على النوى الفردية وتقليل التفتت من خلال ضمان معالجة كل جزء من البيانات بكفاءة [1] [3].
باختصار ، يؤثر التسلسل الهرمي للذاكرة لـ TPUS على تجزئة الذاكرة في JAX من خلال توفير إطار لتخصيص الذاكرة الفعال والوصول إلى البيانات. من خلال تحسين تخطيط البيانات ، واستخدام الأشكال الثابتة ، والاستفادة من تقنيات المعالجة المتوازية ، يمكن للمطورين تقليل تجزئة الذاكرة وتعزيز الأداء الكلي على TPUs.
الاستشهادات:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-comptatterithing-strategies
[2] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[3] https://jax-ml.github.io/scaling-book/tpus/
[4] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/pallas/tpu/details.html
[6] https://news.ycombinator.com/item؟id=29128998
[7] https://jax.readthedocs.io/en/latest/pallas/tpu/distributed.html
[8] https://github.com/google/jax/discussions/12071