Hukommelseshierarkiet af TPU'er påvirker hukommelsesfragmentering markant i Jax ved at påvirke, hvordan data gemmes og får adgang til under beregninger. TPU'er har et sofistikeret hukommelseshierarki, der inkluderer høj båndbreddehukommelse (HBM), vektorhukommelse (VMEM), skalarhukommelse og akkumulatorhukommelse. Dette hierarki er designet til at optimere ydelsen ved at minimere dataoverførsler mellem forskellige hukommelsesniveauer, hvilket kan reducere hukommelsesfragmentering.
Hukommelsesfragmentering i JAX på TPU'er:
1. datalayout og hukommelsesallokering: JAX tildeler hukommelse på målenheden (TPU) snarere end i vært RAM. Effektivt datalayout er afgørende for at minimere hukommelsesfragmentering. Polstring-tensorer, der matcher TPU-venlige størrelser, kan hjælpe med at reducere fragmentering ved at sikre, at hukommelsen tildeles i sammenhængende blokke, som er lettere at styre og genbruge [1] [4].
2. Statiske former og JIT -kompilering: JAX kræver statiske former, når du bruger `jax.jit`, som hjælper kompilatoren med at optimere hukommelsesforbruget og reducere fragmentering ved at undgå dynamiske hukommelsesallokeringer under runtime. Denne statiske optimering sikrer, at hukommelsen tildeles effektivt og konsekvent, hvilket reducerer sandsynligheden for fragmentering [6].
3. hukommelseshierarkiudnyttelse: Ved at udnytte de forskellige hukommelsesniveauer i TPU'er kan JAX optimere datatilgangsmønstre. For eksempel reducerer brugen af VMEM til højhastighedsdatatilgang under kerneudførelse behovet for hyppige overførsler til og fra HBM, hvilket kan føre til hukommelsesfragmentering, hvis det ikke styres korrekt [5].
4. Parallel behandling og afskærmning: Teknikker som rørledning Parallelisme og Sharding hjælper med at fordele data på tværs af flere TPU -kerner, reducere hukommelsestrykket på individuelle kerner og minimere fragmentering ved at sikre, at hver kerne behandler en del af dataene effektivt [1] [3].
Sammenfattende påvirker hukommelseshierarkiet af TPU'er hukommelsesfragmentering i JAX ved at tilvejebringe en ramme for effektiv hukommelsesallokering og dataadgang. Ved at optimere datalayout, bruge statiske former og udnytte parallelle behandlingsteknikker, kan udviklere minimere hukommelsesfragmentering og forbedre den samlede ydelse på TPU'er.
Citater:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-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/distribued.html
[8] https://github.com/google/jax/discussioner/12071