Die Speicherhierarchie von TPUs wirkt sich signifikant auf die Gedächtnisfragmentierung in JAX aus, indem sie während der Berechnungen beeinflusst, wie Daten gespeichert und zugegriffen werden. TPUs haben eine ausgefeilte Speicherhierarchie, die einen hohen Bandbreitengedächtnis (HBM), Vektorspeicher (VMEM), skalarer Speicher und Akkumulator -Speicher umfasst. Diese Hierarchie soll die Leistung optimieren, indem Datenübertragungen zwischen verschiedenen Speicherebenen minimiert werden, was die Speicherfragmentierung verringern kann.
Gedächtnisfragmentierung in JAX auf TPUs:
1. Datenlayout und Speicherzuweisung: JAX weist den Speicher auf dem Zielgerät (TPU) und nicht im Host -RAM zu. Effizientes Datenlayout ist entscheidend, um die Speicherfragmentierung zu minimieren. Padding-Tensoren für die entsprechenden TPU-freundlichen Größen können dazu beitragen, die Fragmentierung zu verringern, indem sichergestellt wird, dass das Speicher in zusammenhängenden Blöcken zugewiesen wird, die einfacher zu verwalten und wiederverwenden zu werden [1] [4].
2. Statische Formen und JIT -Kompilierung: JAX erfordert statische Formen, wenn Sie `Jax.jit` verwenden, was dem Compiler hilft, die Speicherverwendung zu optimieren und die Fragmentierung zu verringern, indem dynamische Speicherzuweisungen während der Laufzeit vermieden werden. Diese statische Optimierung stellt sicher, dass das Gedächtnis effizient und konsequent zugewiesen wird, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Fragmentierung verringert wird [6].
3.. Speicherhierarchie -Nutzung: Durch die Nutzung der verschiedenen Speicherebenen in TPUs kann JAX Datenzugriffsmuster optimieren. Beispielsweise verringert die Verwendung von VMEM für Hochgeschwindigkeitsdatenzugriff während der Kernelausführung die Notwendigkeit häufiger Überweisungen zu und von HBM, was zu einer Speicherfragmentierung führen kann, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden [5].
4. Parallele Verarbeitung und Sharding: Techniken wie Pipeline Parallelism und Sharding helfen dabei, Daten über mehrere TPU -Kerne hinweg zu verteilen, den Speicherdruck auf einzelnen Kerne zu reduzieren und die Fragmentierung zu minimieren, indem jeder Kern einen Teil der Daten effizient verarbeitet [1] [3].
Zusammenfassend wirkt sich die Speicherhierarchie von TPUs die Speicherfragmentierung in JAX aus, indem ein Framework für eine effiziente Speicherzuweisung und den Datenzugriff bereitgestellt wird. Durch die Optimierung des Datenlayouts, die Verwendung statischer Formen und die Nutzung paralleler Verarbeitungstechniken können Entwickler die Speicherfragmentierung minimieren und die Gesamtleistung bei TPUs verbessern.
Zitate:[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