TPU的内存层次结构通过影响计算过程中的数据的存储和访问方式,从而显着影响JAX中的记忆碎片。 TPU具有复杂的内存层次结构,其中包括高带宽内存(HBM),向量内存(VMEM),标量内存和累加器内存。该层次结构旨在通过最大程度地减少不同内存级别之间的数据传输来优化性能,从而可以减少内存碎片。
在tpus上的jax中的内存碎片:
1。数据布局和内存分配:JAX在目标设备(TPU)上分配内存,而不是在主机RAM中分配内存。有效的数据布局对于最大程度地减少内存碎片至关重要。匹配TPU友好尺寸的填充张量可以通过确保在连续块中分配内存来帮助减少碎片,这些块易于管理和重复使用[1] [4]。
2。静态形状和JIT汇编:JAX使用`jax.jit`时都需要静态形状,这有助于编译器在运行时避免动态内存分配来优化内存使用情况并减少碎片。这种静态优化可确保记忆有效,一致地分配,从而降低了破碎的可能性[6]。
3。内存层次结构利用:通过利用TPU中的不同内存级别,JAX可以优化数据访问模式。例如,在内核执行过程中使用VMEM进行高速数据访问会减少往返HBM的频繁传输的需求,这可能导致内存碎片,如果无法正确管理[5]。
4。并行处理和分片:管道并行性和碎片等技术有助于在多个TPU内核上分配数据,从而通过确保每个核心对数据的一部分有效地处理,从而减少了单个内核上的记忆压力,并最大程度地减少了碎片[1] [1] [3]。
总而言之,TPU的内存层次结构通过提供有效的内存分配和数据访问的框架来影响JAX中的内存碎片。通过优化数据布局,利用静态形状并利用并行处理技术,开发人员可以最大程度地减少内存碎片并提高TPU上的整体性能。
引用:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381956/tpu-compoint-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