Ierarhia de memorie a TPU are un impact semnificativ asupra fragmentării memoriei în JAX prin influențarea modului în care datele sunt stocate și accesate în timpul calculelor. TPU -urile au o ierarhie de memorie sofisticată care include memoria de lățime de bandă mare (HBM), memoria vectorială (VMEM), memoria scalară și memoria acumulatorului. Această ierarhie este concepută pentru a optimiza performanța prin minimizarea transferurilor de date între diferite niveluri de memorie, ceea ce poate reduce fragmentarea memoriei.
Fragmentarea memoriei în JAX pe TPU:
1. Dispunerea datelor și alocarea memoriei: JAX alocă memorie pe dispozitivul țintă (TPU), mai degrabă decât în RAM -ul gazdă. Dispunerea eficientă a datelor este crucială pentru a minimiza fragmentarea memoriei. Tensorii de căptușeală pentru a se potrivi cu dimensiunile prietenoase cu TPU pot ajuta la reducerea fragmentării, asigurându-se că memoria este alocată în blocuri contigue, care sunt mai ușor de gestionat și reutilizat [1] [4].
2. Forme statice și compilare JIT: JAX necesită forme statice atunci când utilizați `JAX.JIT`, care ajută compilatorul să optimizeze utilizarea memoriei și să reducă fragmentarea prin evitarea alocărilor dinamice de memorie în timpul rulării. Această optimizare statică asigură că memoria este alocată eficient și constant, reducând probabilitatea de fragmentare [6].
3. Utilizarea ierarhiei memoriei: prin utilizarea diferitelor niveluri de memorie în TPU, JAX poate optimiza modelele de acces la date. De exemplu, utilizarea VMEM pentru accesul la date de mare viteză în timpul executării nucleului reduce nevoia de transferuri frecvente către și de la HBM, ceea ce poate duce la fragmentarea memoriei dacă nu este gestionat corect [5].
4. Prelucrare paralelă și Sharding: Tehnici precum paralelismul conductei și ascuțirea ajută la distribuirea datelor pe mai multe nuclee TPU, reducând presiunea de memorie asupra nucleelor individuale și minimizând fragmentarea, asigurându -se că fiecare nucleu procesează o porțiune a datelor eficient [1] [3].
În rezumat, ierarhia de memorie a TPU are impact asupra fragmentării memoriei în JAX, oferind un cadru pentru alocarea eficientă a memoriei și accesul la date. Prin optimizarea aspectului datelor, utilizarea formelor statice și utilizarea tehnicilor paralele de procesare, dezvoltatorii pot minimiza fragmentarea memoriei și pot spori performanța generală pe TPU.
Citări:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computament-strategii
[2] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_alocation.html
[3] https://jax-ml.github.io/scaling-book/tpus/
[4] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-pacts
[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