Python 如何提高TPU触发器/内存带宽利用率

我正在Colab TPU上训练我的模型，并使用Tensorboard分析工具进行性能分析

数据显示：

• TPU关税循环信息（越高越好）：95.2%
• 触发器利用率（越高越好）
  • TPU矩阵单元的利用率：55.1%
  • 与程序的最佳失败率相比：44.1%
• 内存带宽利用率信息（越高越好）
  • 40.5%

优化的文档主要是关于数据管道的。我的问题是，有什么诀窍可以提高触发器的利用率和内存带宽吗

此外，请分享一些关于阅读分析工具的好指导。我对所有的统计数据都很困惑