Hierarchia pamäte TPU významne ovplyvňuje fragmentáciu pamäte v JAX ovplyvnením toho, ako sa údaje ukladajú a prístupné počas výpočtov. TPU má sofistikovanú hierarchiu pamäte, ktorá obsahuje pamäť s vysokou šírkou pásma (HBM), vektorovú pamäť (VMEM), skalárnu pamäť a pamäť akumulátorov. Táto hierarchia je navrhnutá tak, aby optimalizovala výkon minimalizovaním prenosov údajov medzi rôznymi úrovňami pamäte, čo môže znížiť fragmentáciu pamäte.
Fragmentácia pamäte v Jax na TPU:
1. Rozloženie údajov a pridelenie pamäte: Jax prideľuje pamäť na cieľovom zariadení (TPU), a nie v RAM hostiteľa. Efektívne usporiadanie údajov je rozhodujúce pre minimalizáciu fragmentácie pamäte. Palúnky tenzorov, ktoré zodpovedajú veľkostiam priateľským k TPU, môže pomôcť znížiť fragmentáciu zabezpečením pridelenia pamäte v susedných blokoch, ktoré sa ľahšie spravujú a opätovné použitie [1] [4].
2. Statické tvary a kompilácia JIT: Jax vyžaduje statické tvary pri používaní `jax.jit`, čo pomáha kompilátorovi optimalizovať využitie pamäte a znižovať fragmentáciu vyhýbaním sa prideľovaniu dynamickej pamäte počas behu. Táto statická optimalizácia zaisťuje, že sa pamäť prideľuje efektívne a dôsledne, čím sa znižuje pravdepodobnosť fragmentácie [6].
3. Využívanie hierarchie pamäte: Využitím rôznych úrovní pamäte v TPU môže JAX optimalizovať vzorce prístupu k údajom. Napríklad použitie VMEM na vysokorýchlostný prístup k údajom počas vykonávania jadra znižuje potrebu častých prenosov do a z HBM, čo môže viesť k fragmentácii pamäte, ak nie je správne spravovaná [5].
4. Paralelné spracovanie a Sharding: Techniky, ako je paralelizmus potrubia a Sharding, pomáhajú distribuovať údaje vo viacerých jadrách TPU, znižovanie tlaku pamäte na jednotlivé jadrá a minimalizácia fragmentácie zabezpečením, aby každá jadro spracováva časť údajov efektívne [1] [3].
Stručne povedané, hierarchia pamäte TPU ovplyvňuje fragmentáciu pamäte v Jax poskytovaním rámca pre efektívne pridelenie pamäte a prístup k údajom. Optimalizáciou rozloženia údajov, využitím statických tvarov a využitím paralelných techník spracovania môžu vývojári minimalizovať fragmentáciu pamäte a zvýšiť celkový výkon na TPU.
Citácie:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-trategies
[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