ลำดับชั้นหน่วยความจำของ TPUs ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการกระจายตัวของหน่วยความจำใน JAX โดยมีอิทธิพลต่อวิธีการจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลในระหว่างการคำนวณ TPUs มีลำดับชั้นหน่วยความจำที่ซับซ้อนซึ่งมีหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM), หน่วยความจำเวกเตอร์ (VMEM), หน่วยความจำสเกลาร์และหน่วยความจำสะสม ลำดับชั้นนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยลดการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างระดับหน่วยความจำที่แตกต่างกันซึ่งสามารถลดการกระจายตัวของหน่วยความจำ
การกระจายตัวของหน่วยความจำใน Jax บน TPUs:
1. เค้าโครงข้อมูลและการจัดสรรหน่วยความจำ: JAX จัดสรรหน่วยความจำบนอุปกรณ์เป้าหมาย (TPU) มากกว่าใน RAM โฮสต์ เค้าโครงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญในการลดการกระจายตัวของหน่วยความจำ การจัดเตรียมเทนเซอร์เพื่อให้ตรงกับขนาดที่เป็นมิตรกับ TPU สามารถช่วยลดการกระจายตัวโดยการทำให้มั่นใจว่าหน่วยความจำได้รับการจัดสรรในบล็อกที่ต่อเนื่องกันซึ่งง่ายต่อการจัดการและนำมาใช้ซ้ำ [1] [4]
2. รูปร่างคงที่และการรวบรวม JIT: JAX ต้องการรูปร่างคงที่เมื่อใช้ `jax.jit` ซึ่งช่วยให้คอมไพเลอร์เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานหน่วยความจำและลดการกระจายตัวโดยการหลีกเลี่ยงการจัดสรรหน่วยความจำแบบไดนามิกในระหว่างการรันไทม์ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบคงที่นี้ทำให้มั่นใจได้ว่าหน่วยความจำได้รับการจัดสรรอย่างมีประสิทธิภาพและสม่ำเสมอลดโอกาสในการกระจายตัว [6]
3. การใช้ลำดับชั้นหน่วยความจำ: โดยการใช้ประโยชน์จากระดับหน่วยความจำที่แตกต่างกันใน TPUS JAX สามารถปรับรูปแบบการเข้าถึงข้อมูลให้เหมาะสม ตัวอย่างเช่นการใช้ VMEM สำหรับการเข้าถึงข้อมูลความเร็วสูงในระหว่างการดำเนินการเคอร์เนลช่วยลดความจำเป็นในการถ่ายโอนบ่อยครั้งไปและกลับจาก HBM ซึ่งสามารถนำไปสู่การกระจายตัวของหน่วยความจำหากไม่ได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง [5]
4. การประมวลผลและการให้คำปรึกษาแบบขนาน: เทคนิคเช่นการขนานกันไปป์ไลน์และการให้ความช่วยเหลือช่วยกระจายข้อมูลข้ามแกน TPU หลายแกนลดแรงดันหน่วยความจำในแต่ละแกนและลดการกระจายตัวโดยการทำให้มั่นใจว่าแต่ละแกนประมวลผลส่วนหนึ่งของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ [1] [3]
โดยสรุปลำดับชั้นหน่วยความจำของ TPUs ส่งผลกระทบต่อการกระจายตัวของหน่วยความจำใน JAX โดยการจัดทำกรอบสำหรับการจัดสรรหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพและการเข้าถึงข้อมูล ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครงข้อมูลการใช้รูปร่างคงที่และใช้ประโยชน์จากเทคนิคการประมวลผลแบบขนานนักพัฒนาสามารถลดการกระจายตัวของหน่วยความจำและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของ TPU
การอ้างอิง:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-computation-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-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