TPU'ların bellek hiyerarşisi, hesaplamalar sırasında verilerin nasıl depolandığını ve erişildiğini etkileyerek JAX'teki bellek parçalanmasını önemli ölçüde etkiler. TPU'lar, yüksek bant genişliği belleği (HBM), vektör belleği (VMEM), skaler bellek ve akümülatör belleği içeren sofistike bir bellek hiyerarşisine sahiptir. Bu hiyerarşi, farklı bellek seviyeleri arasındaki veri transferlerini en aza indirerek performansı optimize etmek için tasarlanmıştır, bu da bellek parçalanmasını azaltabilir.
JAX'ta TPU'larda bellek parçalanması:
1. Veri Düzeni ve Bellek Tahsisi: JAX, Ana RAM yerine hedef cihaza (TPU) bellek tahsis eder. Bellek parçalanmasını en aza indirmek için verimli veri düzeni çok önemlidir. TPU dostu boyutlarla eşleşecek dolgu tensörleri, belleğin yönetilmesi ve yeniden kullanılması daha kolay olan bitişik bloklarda tahsis edilmesini sağlayarak parçalanmayı azaltmaya yardımcı olabilir [1] [4].
2. Statik şekiller ve JIT derlemesi: JAX, derleyicinin çalışma zamanı sırasında dinamik bellek tahsislerinden kaçınarak bellek kullanımını optimize etmeye ve parçalanmayı azaltmasına yardımcı olan `Jax.jit` kullanılırken statik şekiller gerektirir. Bu statik optimizasyon, hafızanın verimli ve tutarlı bir şekilde tahsis edilmesini sağlar ve parçalanma olasılığını azaltır [6].
3. Bellek Hiyerarşisi Kullanımı: JAX, TPU'lardaki farklı bellek seviyelerinden yararlanarak veri erişim modellerini optimize edebilir. Örneğin, çekirdek yürütme sırasında yüksek hızlı veri erişimi için VMEM kullanılması, HBM'ye ve HBM'den sık aktarım ihtiyacını azaltır, bu da düzgün yönetilmezse bellek parçalanmasına yol açabilir [5].
4. Paralel işleme ve parçalanma: Boru hattı paralellik ve parçalama gibi teknikler, verilerin birden fazla TPU çekirdeğine dağıtılmasına, bireysel çekirdekler üzerindeki bellek basıncını azaltmaya ve her çekirdeğin verilerin bir kısmını etkili bir şekilde işlemesini sağlayarak parçalanmayı en aza indirmeye yardımcı olur [1] [3].
Özetle, TPU'ların bellek hiyerarşisi, verimli bellek tahsisi ve veri erişimi için bir çerçeve sağlayarak JAX'ta bellek parçalanmasını etkiler. Veri düzenini optimize ederek, statik şekiller kullanarak ve paralel işleme tekniklerinden yararlanarak, geliştiriciler bellek parçalanmasını en aza indirebilir ve TPU'lardaki genel performansı artırabilir.
Alıntılar:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compution-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-manemation-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/distibuted.html
[8] https://github.com/google/jax/discussions/12071