Minneshierarkin för TPU: er påverkar minnesfragmenteringen avsevärt i JAX genom att påverka hur data lagras och åtkomst under beräkningar. TPU: er har en sofistikerad minneshierarki som inkluderar högt bandbreddminne (HBM), vektorminne (VMEM), skalminne och ackumulatorminne. Denna hierarki är utformad för att optimera prestanda genom att minimera dataöverföringar mellan olika minnesnivåer, vilket kan minska minnesfragmenteringen.
Minnesfragmentering i Jax på TPU:
1. Datalayout och minnesallokering: JAX fördelar minne på målenheten (TPU) snarare än i värd RAM. Effektiv datalayout är avgörande för att minimera minnesfragmentering. Kommande tensorer för att matcha TPU-vänliga storlekar kan bidra till att minska fragmenteringen genom att säkerställa att minnet tilldelas i sammanhängande block, som är lättare att hantera och återanvända [1] [4].
2. Statiska former och JIT -sammanställning: JAX kräver statiska former när du använder `jax.jit ', vilket hjälper kompilatorn att optimera minnesanvändningen och minska fragmenteringen genom att undvika dynamiska minnesallokeringar under runtime. Denna statiska optimering säkerställer att minnet tilldelas effektivt och konsekvent, vilket minskar sannolikheten för fragmentering [6].
3. Minneshierarkiutnyttjande: Genom att utnyttja de olika nivåerna i minnet i TPU: er kan JAX optimera datatillgångsmönster. Till exempel, att använda VMEM för höghastighetsdatatillgång under kärnutförandet minskar behovet av frekventa överföringar till och från HBM, vilket kan leda till minnesfragmentering om det inte hanteras ordentligt [5].
4. Parallell bearbetning och skärning: tekniker som pipeline parallellism och skärning hjälper till att distribuera data över flera TPU -kärnor, minska minnetrycket på enskilda kärnor och minimera fragmentering genom att säkerställa att varje kärna bearbetar en del av data effektivt [1] [3].
Sammanfattningsvis påverkar minneshierarkin för TPU: er minnesfragmentering i JAX genom att tillhandahålla en ram för effektiv minnesallokering och datatillgång. Genom att optimera datalayouten, använda statiska former och utnyttja parallella bearbetningstekniker kan utvecklare minimera minnesfragmentering och förbättra den totala prestandan på TPU: er.
Citeringar:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-trutrategies
[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