La hiérarchie de mémoire des TPU a un impact significatif sur la fragmentation de la mémoire dans JAX en influençant la façon dont les données sont stockées et accédés pendant les calculs. Les TPU ont une hiérarchie de mémoire sophistiquée qui inclut une mémoire de bande passante élevée (HBM), la mémoire vectorielle (VMEM), la mémoire scalaire et la mémoire de l'accumulateur. Cette hiérarchie est conçue pour optimiser les performances en minimisant les transferts de données entre différents niveaux de mémoire, ce qui peut réduire la fragmentation de la mémoire.
Fragmentation de la mémoire dans Jax sur TPUS:
1. Disposition des données et allocation de mémoire: Jax alloue la mémoire sur le périphérique cible (TPU) plutôt que dans la RAM hôte. La disposition efficace des données est cruciale pour minimiser la fragmentation de la mémoire. Les tenseurs de rembourrage pour correspondre aux tailles conviviales TPU peuvent aider à réduire la fragmentation en garantissant que la mémoire est allouée dans des blocs contigus, qui sont plus faciles à gérer et à réutiliser [1] [4].
2. Formes statiques et compilation JIT: Jax nécessite des formes statiques lors de l'utilisation de «jax.jit», ce qui aide le compilateur à optimiser l'utilisation de la mémoire et à réduire la fragmentation en évitant les allocations de mémoire dynamique pendant l'exécution. Cette optimisation statique garantit que la mémoire est allouée efficacement et de manière cohérente, réduisant la probabilité de fragmentation [6].
3. Utilisation de la hiérarchie de la mémoire: En tirant parti des différents niveaux de mémoire dans les TPU, JAX peut optimiser les modèles d'accès aux données. Par exemple, l'utilisation de VMEM pour l'accès aux données à grande vitesse pendant l'exécution du noyau réduit le besoin de transferts fréquents vers et depuis HBM, ce qui peut entraîner une fragmentation de la mémoire s'il n'est pas géré correctement [5].
4. Traitement parallèle et résonnant: des techniques telles que le parallélisme et la rupture des pipelines aident à distribuer des données sur plusieurs cœurs TPU, à réduire la pression de la mémoire sur les noyaux individuels et à minimiser la fragmentation en garantissant que chaque cœur traite efficacement une partie des données [1] [3].
En résumé, la hiérarchie de mémoire des TPU a un impact sur la fragmentation de la mémoire dans JAX en fournissant un cadre pour une allocation efficace de la mémoire et un accès aux données. En optimisant la disposition des données, en utilisant des formes statiques et en tirant parti des techniques de traitement parallèle, les développeurs peuvent minimiser la fragmentation de la mémoire et améliorer les performances globales sur les TPU.
Citations:[1] https://app.studyrad.com/en/read/11969/381956/tpu-computant-trategies
[2] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[3] https://jax-ml.github.io/scaling-book/tpus/
[4] https://app.studyrad.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