Hierarchia pamięci TPU znacząco wpływa na fragmentację pamięci w JAX, wpływając na sposób przechowywania i dostępu do danych podczas obliczeń. TPU mają wyrafinowaną hierarchię pamięci, która obejmuje pamięć o wysokiej przepustowości (HBM), pamięć wektorową (VMEM), pamięć skalarną i pamięć akumulatora. Ta hierarchia została zaprojektowana w celu optymalizacji wydajności poprzez minimalizację transferów danych między różnymi poziomami pamięci, co może zmniejszyć fragmentację pamięci.
Fragmentacja pamięci w JAX na TPUS:
1. Układ danych i alokacja pamięci: JAX przydziela pamięć na urządzeniu docelowym (TPU) zamiast w pamięci RAM hosta. Wydajny układ danych ma kluczowe znaczenie dla zminimalizowania fragmentacji pamięci. Wydawanie tensorów w celu dopasowania rozmiarów przyjaznych dla TPU mogą pomóc zmniejszyć fragmentację, zapewniając, że pamięć jest przydzielona w ciągłych blokach, które są łatwiejsze w zarządzaniu i ponownym użyciu [1] [4].
2. Kompilacja statyczna i kompilacja JIT: JAX wymaga statycznych kształtów podczas korzystania z `Jax.jit`, co pomaga kompilatorowi optymalizować zużycie pamięci i zmniejszyć fragmentację, unikając dynamicznych alokacji pamięci w czasie wykonywania. Ta statyczna optymalizacja zapewnia, że pamięć jest alokowana wydajnie i konsekwentnie, zmniejszając prawdopodobieństwo fragmentacji [6].
3. Wykorzystanie hierarchii pamięci: Wykorzystując różne poziomy pamięci w TPU, JAX może zoptymalizować wzorce dostępu do danych. Na przykład użycie VMEM do szybkiego dostępu do danych podczas wykonywania jądra zmniejsza potrzebę częstości transferów do i z HBM, co może prowadzić do fragmentacji pamięci, jeśli nie jest to właściwie zarządzane [5].
4. Przetwarzanie równoległe i odłamanie: Techniki takie jak równoległość i odłamek rurociągu pomagają rozpowszechniać dane w wielu rdzeniach TPU, zmniejszając ciśnienie pamięci na poszczególnych rdzeniach i minimalizując fragmentację poprzez zapewnienie, że każdy rdzeń skutecznie przetwarza część danych [1] [3].
Podsumowując, hierarchia pamięci TPUS wpływa na fragmentację pamięci w JAX, zapewniając ramy dla wydajnej alokacji pamięci i dostępu do danych. Optymalizując układ danych, wykorzystując kształty statyczne i wykorzystując równoległe techniki przetwarzania, programiści mogą zminimalizować fragmentację pamięci i zwiększyć ogólną wydajność TPU.
Cytaty:[1] https://app.stuturyraid.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.stuturyda.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/discussion/12071