A TPU -k memóriahierarchiája jelentősen befolyásolja a memória fragmentációját a JAX -ben azáltal, hogy befolyásolja az adatok tárolását és a számítások során való hozzáférést. A TPU -k kifinomult memória hierarchiájával rendelkeznek, amely nagy sávszélesség -memóriát (HBM), vektor memóriát (VMEM), skaláris memóriát és akkumulátor memóriát tartalmaz. Ezt a hierarchiát úgy tervezték, hogy optimalizálja a teljesítményt azáltal, hogy minimalizálja az adatátvitelt a különböző memória szintek között, ami csökkentheti a memória fragmentálódását.
A memória fragmentációja a JAX -ben a TPUS -on:
1. Az adatok elrendezése és a memória allokáció: A JAX a memóriát a céleszközre (TPU) osztja el, nem pedig a Host RAM -ban. A hatékony adatrendezés elengedhetetlen a memória fragmentációjának minimalizálásához. A TPU-barát méretekhez igazodó tenzorok a fragmentációt csökkenthetik azáltal, hogy biztosítják, hogy a memória szomszédos blokkokban legyen, amelyek könnyebben kezelhetők és újrafelhasználhatók [1] [4].
2. Statikus formák és JIT összeállítás: A JAX statikus formákat igényel a „Jax.jit” használatakor, amely segít a fordítónak a memória használatának optimalizálásában és a fragmentáció csökkentésében azáltal, hogy elkerüli a dinamikus memória -elosztást a futásidejében. Ez a statikus optimalizálás biztosítja, hogy a memória hatékonyan és következetesen kiosztható legyen, csökkentve a fragmentáció valószínűségét [6].
3. A memóriahierarchia felhasználása: A memória különböző szintjeinek kihasználásával a JAX optimalizálhatja az adathozzáférési mintákat. Például, a VMEM használata a nagysebességű adatokhoz való hozzáféréshez a kernel végrehajtása során csökkenti a HBM-be és onnan történő gyakori transzferek szükségességét, ami a memória fragmentációjához vezethet, ha nem megfelelően kezelik [5].
4. Párhuzamos feldolgozás és szilding: Az olyan technikák, mint a csővezeték -párhuzamosság és a szilding, elősegítik az adatok elosztását több TPU -magban, csökkentve az egyes magok memórianyomását és minimalizálva a fragmentációt azáltal, hogy minden mag hatékonyan feldolgozza az adatok egy részét [1] [3].
Összefoglalva: a TPU -k memóriahierarchiája befolyásolja a memória fragmentálódását a JAX -ben azáltal, hogy keretet biztosít a memória elosztásához és az adatokhoz való hozzáféréshez. Az adatrendezés optimalizálásával, a statikus formák felhasználásával és a párhuzamos feldolgozási technikák kihasználásával a fejlesztők minimalizálhatják a memória fragmentálódását és javíthatják a TPU -k általános teljesítményét.
Idézetek:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compution-prategies
[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