In diesem Vortrag wird die Weiterentwicklung von Pallas, der Low-Level-Kernel-Programmierschnittstelle für TPUs innerhalb des JAX-Ökosystems, detailliert vorgestellt. Der Fokus liegt auf der spezifischen TPU-Hardwarearchitektur (bestehend aus High Bandwidth Memory / HBM, Vector Memory / VM und Scalar Memory / SM) sowie dem Übergang von der bisherigen Schnittstelle pallas_call zur neuen API pl.kernel. Durch die Integration veränderlicher Speicherreferenzen (jax.Ref) ermöglicht pl.kernel speichereffiziente In-Place-Mutationen, vereinfachtes Alias-Management und eine entkoppelte Steuerung von Speicher-Pipelines über den Helper emit_pipeline. Darüber hinaus wird die Unterstützung heterogener Multi-Core-Systeme behandelt: Entwickler können neben den Tensor Cores nun auch Sparse Cores (z. B. auf TPU v5p, v6e, v7) direkt programmieren. Praktische Demonstrationen belegen die Implementierung gekachelter Matrixmultiplikations-Kernels sowie das Überlappen von Vektor-/Tensor-Berechnungen mit asynchroner RDMA-Kollektivkommunikation (All-Gather) auf den Sparse Cores.
Wichtigste Punkte & Zeitstempel
0:04 Einführung in Pallas: Überblick über Pallas als JAX-Erweiterung für die hardwarenahe Kernel-Programmierung auf TPU-Beschleunigern.
2:45 TPU-Speicherarchitektur: Analyse des dreistufigen Speichermodells aus High Bandwidth Memory (HBM), Vector Memory (VM) für arithmetische Operationen und Scalar Memory (SM) für Kontrollfluss und Adressierungslogik.
3:52 Legacy-API pallas_call: Funktionsweise der ursprünglichen API, die automatisierte Speicher-Pipelines über statische Block-Spezifikationen (block_spec) zur Datenübertragung zwischen HBM und VM nutzt.
6:35 Dynamische Steuerung via Scalar Memory: Einsatz von prefetch_scalar_grid zum Laden dynamischer Metadaten und Sparsity-Masken in das SM für laufzeitabhängiges Slicing.
9:21 Direkter HBM-Zugriff für Kollektive: Deaktivierung automatischer VM-Pipelines zur Arbeit mit direkten HBM-Referenzen für Inter-Chip-Kommunikationsprimitive.
11:08 Die neue pl.kernel-API: Vorstellung der modularisierten API-Schnittstelle, die Kernel-Logik von automatischen Pipelines entkoppelt und direkte Hardware-Kontrolle bietet.
12:48 Mutable Referenzen (jax.Ref): Vermeidung von Speicherallokations-Overhead und Pufferkopien durch veränderliche Referenzen und direkte In-Place-Mutationen.
15:57 Explizites Pipelining via emit_pipeline: Manuelle Steuerung von überlappten Datenübertragungen zwischen HBM und VM direkt innerhalb des Kernel-Bodys.
19:00 Live-Demonstration eines Matmul-Kernels: Schrittweise Implementierung eines gekachelten Matrixmultiplikations-Kernels unter Verwendung von Float32-Akkumulation und Grid-Tiling.
31:19 Chunked Matmul mit In-Place-Updates: Umstrukturierung des Matmul-Kernels auf Referenzbasis zur blockweisen In-Place-Verarbeitung ohne Speicher-Overhead.
40:12 Multi-Core & Sparse Core Support: Ansteuerung heterogener TPU-Architekturen (v5p/v7) mit dedizierter Programmierung von Tensor Cores und Sparse Cores.
42:44 Core-Mesh-Kommunikation: Übertragung des SPMD-Geräte-Mesh-Konzepts auf Inter-Core-Ebene zur feingranularen Signalisierung über Semaphore.
46:44 Overlapping von Compute und Kollektiven: Demonstration eines asynchronen Sparse-Core All-Gather-Kernels zur parallelen Datenübertragung während laufender Tensor-Core-Berechnungen.
Glossar
Pallas: Eine Low-Level-Programmierschnittstelle innerhalb von JAX zur Erstellung benutzerdefinierter, hochoptimierter Hardware-Kernels für TPUs und GPUs.
TPU (Tensor Processing Unit): Von Google entwickelter anwendungsspezifischer Integrierter Schaltkreis (ASIC) zur Beschleunigung von Machine-Learning-Workloads.
HBM (High Bandwidth Memory): Der primäre, kapazitätsstarke Hauptspeicher einer TPU, in dem Tensoren, Modellparameter und Aktivierungen abgelegt sind.
VM (Vector Memory): Schneller, lokaler On-Chip-Speicher der TPU-Vektoreinheiten, der als direkte Datenbasis für mathematische Operationen dient.
SM (Scalar Memory): Ein lokaler On-Chip-Speicherbereich der TPU zur Aufbewahrung von Skalaren, Adresszeigern und Kontrollflussstrukturen.
pallas_call: Die ursprüngliche Einstiegsfunktion in Pallas, welche Speicher-Pipelines automatisch auf Basis von Blockspezifikationen verwaltet.
pl.kernel: Die neue, erweiterte Einstiegsfunktion in Pallas zur direkten Steuerung von Speicherreferenzen, Multi-Core-Topologien und manuellen Pipelines.
jax.Ref: Eine veränderbare (mutable) Speicherreferenz in JAX, die speichereffiziente In-Place-Operationen ohne Duplizierung von Puffern erlaubt.
emit_pipeline: Eine Helper-Funktion in Pallas zur expliziten Generierung von speicherüberlappenden Prefetch- und Store-Pipelines zwischen HBM und VM.
Tensor Core (TC): Die Haupt-Recheneinheit der TPU, optimiert für dichte Matrixmultiplikationen und Tensor-Arithmetik.
Sparse Core (SC): Eine spezialisierte TPU-Hardwarekomponente zur beschleunigten Verarbeitung von dünnbesetzten (sparsamen) Datenstrukturen, Embedding-Lookups und Kollektiv-Kommunikation.
RDMA (Remote Direct Memory Access): Ein Kommunikationsprotokoll für den direkten Speicherzugriff zwischen mehreren Beschleuniger-Chips ohne Einbindung der Host-CPU.
All-Gather: Ein kollektives Kommunikationsmuster, bei dem jeder beteiligte Knoten seine lokalen Daten an alle anderen Knoten des Netzwerks sendet.