Иерархия памяти TPU значительно влияет на фрагментацию памяти в JAX, влияя на то, как данные хранятся и доступны во время вычислений. TPU имеют сложную иерархию памяти, которая включает в себя память с высокой пропускной способностью (HBM), векторную память (VMEM), скалярную память и память аккумулятора. Эта иерархия предназначена для оптимизации производительности путем минимизации передачи данных между различными уровнями памяти, что может снизить фрагментацию памяти.
Фрагментация памяти в JAX на TPU:
1. Плата данных и распределение памяти: JAX выделяет память на целевое устройство (TPU), а не в оперативную память хоста. Эффективный макет данных имеет решающее значение для минимизации фрагментации памяти. Тензоры заполнения, соответствующие TPU-дружелюбным размерам, могут помочь уменьшить фрагментацию, обеспечивая распределение памяти в смежных блоках, которые легче управлять и повторно использовать [1] [4].
2. Статические формы и компиляция JIT: JAX требуют статических фигур при использовании `jax.jit`, который помогает компилятору оптимизировать использование памяти и уменьшить фрагментацию, избегая динамических распределений памяти во время выполнения. Эта статическая оптимизация гарантирует, что память выделяется эффективно и последовательно, снижая вероятность фрагментации [6].
3. Использование иерархии памяти: используя различные уровни памяти в TPU, JAX может оптимизировать шаблоны доступа к данным. Например, использование VMEM для высокоскоростного доступа к данным во время выполнения ядра снижает необходимость частых передач в HBM и обратно, что может привести к фрагментации памяти, если не управляется должным образом [5].
4. Параллельная обработка и шарнинг: такие методы, как параллелизм трубопровода и шардинг, помогают распределять данные по нескольким ядрам TPU, снижение давления памяти на отдельных ядрах и минимизация фрагментации, обеспечивая эффективное обработку каждого ядра [1] [3].
Таким образом, иерархия памяти TPU влияет на фрагментацию памяти в JAX, предоставляя структуру для эффективного распределения памяти и доступа к данным. Оптимизируя макет данных, используя статические формы и используя методы параллельной обработки, разработчики могут минимизировать фрагментацию памяти и повысить общую производительность на TPU.
Цитаты:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compution 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-ractices
[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