Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jak hierarchie paměti TPU ovlivňuje fragmentaci paměti v JAX


Jak hierarchie paměti TPU ovlivňuje fragmentaci paměti v JAX


Hierarchie paměti TPU významně ovlivňuje fragmentaci paměti v JAX tím, že ovlivňuje to, jak jsou data uložena a přístupná během výpočtů. TPU mají sofistikovanou hierarchii paměti, která zahrnuje paměť s vysokou šířkou pásma (HBM), vektorovou paměť (VMEM), skalární paměť a paměť akumulátoru. Tato hierarchie je navržena tak, aby optimalizovala výkon minimalizací přenosů dat mezi různými úrovněmi paměti, což může snížit fragmentaci paměti.

Fragmentace paměti v JAX na TPU:

1. Rozložení dat a přidělení paměti: JAX přiděluje paměť na cílovém zařízení (TPU) spíše než v hostitelské RAM. Efektivní rozložení dat je zásadní pro minimalizaci fragmentace paměti. Polstrovací tenzory tak, aby odpovídaly velikosti přátelské k TPU, mohou pomoci snížit fragmentaci tím, že zajistí, že paměť je přidělena v sousedních blocích, které se snadněji spravují a znovu použijí [1] [4].

2. Statické tvary a kompilace JIT: JAX vyžaduje statické tvary při použití `jax.jit`, což pomáhá kompilátoru optimalizovat využití paměti a snižovat fragmentaci tím, že se během běhu zabrání dynamické paměti. Tato statická optimalizace zajišťuje, že paměť je přidělena efektivně a důsledně, což snižuje pravděpodobnost fragmentace [6].

3. Využití hierarchie paměti: Využití různých úrovní paměti v TPU může JAX optimalizovat vzorce přístupu k datům. Například použití VMEM pro vysokorychlostní přístup dat během provádění jádra snižuje potřebu častých převodů do az HBM, což může vést k fragmentaci paměti, pokud nebude správně zvládnuto [5].

4. Paralelní zpracování a sharding: Techniky, jako je paralelismus potrubí a sharding, pomáhají distribuovat data na více jádrech TPU, což snižuje tlak paměti na jednotlivá jádra a minimalizuje fragmentaci tím, že každý jádro efektivně zpracovává část dat [1] [3].

Stručně řečeno, hierarchie paměti TPUS ovlivňuje fragmentaci paměti v JAX poskytnutím rámce pro efektivní přidělování paměti a přístup k datům. Optimalizací rozložení dat, využitím statických tvarů a využitím technik paralelního zpracování mohou vývojáři minimalizovat fragmentaci paměti a zvýšit celkový výkon na TPU.

Citace:
[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpU-computationstrategies
[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-nagement-Pest-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