TPU: n muistihierarkia vaikuttaa merkittävästi muistin pirstoutumiseen JAX: ssä vaikuttamalla siihen, miten tietoihin tallennetaan ja käytetään laskelmien aikana. TPU: lla on hienostunut muistihierarkia, joka sisältää korkean kaistanleveyden muistin (HBM), vektorimuistin (VMEM), skalaarimuistin ja akkumuistin. Tämä hierarkia on suunniteltu optimoimaan suorituskyky minimoimalla tiedonsiirrot eri muistitasojen välillä, mikä voi vähentää muistin pirstoutumista.
Muistin pirstoutuminen JAX: ssä TPU: lla:
1. Tietojen asettelu ja muistin allokointi: Jax allokoi muistin kohderyhmässä (TPU) eikä isäntä RAM -muistia. Tehokas datan asettelu on ratkaisevan tärkeää muistin pirstoutumisen minimoimiseksi. TPU-ystävällisten kokojen sovittavien tenorien pehmuste voi auttaa vähentämään pirstoutumista varmistamalla, että muisti on osoitettu vierekkäisiin lohkoihin, joita on helpompi hallita ja käyttää uudelleen [1] [4].
2. Tämä staattinen optimointi varmistaa, että muisti allokoidaan tehokkaasti ja johdonmukaisesti vähentäen pirstoutumisen todennäköisyyttä [6].
3. Muistihierarkian käyttö: Hyödyntämällä TPU: n eri muistin tasoja, JAX voi optimoida tiedonkäyttökuviot. Esimerkiksi VMEM: n käyttäminen nopeaan tiedon saatavuuteen ytimen suorituksen aikana vähentää usein siirron tarvetta HBM: lle ja siitä, mikä voi johtaa muistin hajanaisuuteen, jos sitä ei hallita kunnolla [5].
4. Rinnakkaisprosessointi ja varjostus: Tekniikat, kuten putkilinjan rinnakkaisuus ja varjostus, auttavat levittämään tietoja useiden TPU -ytimien välillä, vähentämällä muistin paineita yksittäisiin ytimiin ja minimoimalla pirstoutumisen varmistamalla, että jokainen ydin käsittelee tiedon osaa tehokkaasti [1] [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että TPU: n muistihierarkia vaikuttaa Jaxin muistin pirstoutumiseen tarjoamalla kehyksen tehokkaalle muistin allokoinnille ja tietojen saatavuudelle. Optimoimalla datan asettelun, käyttämällä staattisia muotoja ja hyödyntämällä rinnakkaisia prosessointitekniikoita, kehittäjät voivat minimoida muistin pirstoutumisen ja parantaa TPU: n yleistä suorituskykyä.
Viittaukset:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compitation-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