Kā TPU atmiņas hierarhija ietekmē atmiņas sadrumstalotību Jax

Atmiņas sadrumstalotība Jax uz TPU:

1. Datu izkārtojums un atmiņas sadalījums: Džekss piešķir atmiņu mērķa ierīcē (TPU), nevis resursdatora RAM. Efektīva datu izkārtojums ir būtisks, lai samazinātu atmiņas sadrumstalotību. Tensoru polsterēšana, lai tie atbilstu TPU draudzīgiem izmēriem, var palīdzēt samazināt sadrumstalotību, nodrošinot, ka atmiņa tiek piešķirta blakus esošos blokos, kurus ir vieglāk pārvaldīt un atkārtoti izmantot [1] [4].

2. Statiskās formas un JIT kompilācija: Jax ir vajadzīgas statiskas formas, kad lietojat `jax.jit`, kas palīdz kompilatoram optimizēt atmiņas izmantošanu un samazināt sadrumstalotību, izvairoties no dinamiskas atmiņas sadalījuma izpildlaika laikā. Šī statiskā optimizācija nodrošina, ka atmiņa tiek piešķirta efektīvi un konsekventi, samazinot sadrumstalotības iespējamību [6].

3. Atmiņas hierarhijas izmantošana: izmantojot dažādus atmiņas līmeņus TPU, Jax var optimizēt datu piekļuves modeļus. Piemēram, VMEM izmantošana ātrgaitas datu piekļuvei kodola izpildes laikā samazina nepieciešamību pēc biežiem pārsūtījumiem uz HBM un no tā, kas var izraisīt atmiņas sadrumstalotību, ja tā netiek pareizi pārvaldīta [5].

4. Paralēlā apstrāde un apvalks: tādas metodes kā cauruļvads paralēlisms un sharding palīdz sadalīt datus vairākos TPU kodolos, samazinot atmiņas spiedienu uz atsevišķiem kodoliem un samazinot sadrumstalotību, nodrošinot, ka katrs kodols apstrādā daļu datu efektīvi [1] [3].

Rezumējot, TPU atmiņas hierarhija ietekmē atmiņas sadrumstalotību Jax, nodrošinot efektīvas atmiņas sadales un datu piekļuves sistēmu. Optimizējot datu izkārtojumu, izmantojot statiskās formas un izmantojot paralēlās apstrādes metodes, izstrādātāji var samazināt atmiņas sadrumstalotību un uzlabot TPU kopējo veiktspēju.