De geheugenhiërarchie van TPU's beïnvloedt de geheugenfragmentatie in JAX aanzienlijk door te beïnvloeden hoe gegevens worden opgeslagen en toegankelijk tijdens berekeningen. TPU's hebben een geavanceerde geheugenhiërarchie met een hoog bandbreedte geheugen (HBM), vectorgeheugen (VMEM), scalair geheugen en accumulatorgeheugen. Deze hiërarchie is ontworpen om de prestaties te optimaliseren door gegevensoverdracht tussen verschillende geheugenniveaus te minimaliseren, wat geheugenfragmentatie kan verminderen.
Geheugenfragmentatie in Jax op TPU's:
1. Gegevenslay -out en geheugentoewijzing: JAX wijst geheugen toe op het doelapparaat (TPU) in plaats van in host -RAM. Efficiënte gegevenslay -out is cruciaal om geheugenfragmentatie te minimaliseren. Vultensoren die overeenkomen met TPU-vriendelijke afmetingen kunnen de fragmentatie helpen verminderen door ervoor te zorgen dat geheugen wordt toegewezen in aangrenzende blokken, die gemakkelijker te beheren en hergebruiken zijn [1] [4].
2. Statische vormen en JIT -compilatie: JAX vereist statische vormen bij het gebruik van `jax.jit`, wat de compiler helpt het geheugengebruik te optimaliseren en fragmentatie te verminderen door dynamische geheugentoewijzingen tijdens runtime te vermijden. Deze statische optimalisatie zorgt ervoor dat geheugen efficiënt en consistent wordt toegewezen, waardoor de waarschijnlijkheid van fragmentatie wordt verminderd [6].
3. Gebruik van geheugenhiërarchie: door gebruik te maken van de verschillende geheugenniveaus in TPU's, kan JAX data -toegangspatronen optimaliseren. Het gebruik van VMEM voor snelle gegevenstoegang tijdens de uitvoering van de kernel vermindert bijvoorbeeld de behoefte aan frequente overdrachten van en naar HBM, wat kan leiden tot geheugenfragmentatie als het niet correct wordt beheerd [5].
4. Parallelle verwerking en sharding: technieken zoals pijplijnparallellisme en sharding helpen bij het verspreiden van gegevens over meerdere TPU -kernen, het verminderen van geheugendruk op individuele kernen en het minimaliseren van fragmentatie door ervoor te zorgen dat elke kern een deel van de gegevens efficiënt verwerkt [1] [3].
Samenvattend beïnvloedt de geheugenhiërarchie van TPU's geheugenfragmentatie in JAX door een raamwerk te bieden voor efficiënte geheugentoewijzing en gegevenstoegang. Door de gegevenslay -out te optimaliseren, statische vormen te gebruiken en parallelle verwerkingstechnieken te gebruiken, kunnen ontwikkelaars geheugenfragmentatie minimaliseren en de algehele prestaties op TPU's verbeteren.
Citaten:[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/distributed.html
[8] https://github.com/google/jax/discussions/12071