Jak ovlivňuje deaktivační preallokace využití paměti GPU v JAX

1. Strategie přidělování paměti: Ve výchozím nastavení JAX Preallocations 75% z celkové paměti GPU, když je provedena první operace JAX. Tato strategie minimalizuje alokaci režijních a fragmentací paměti, ale může vést k chybám mimo paměti (OOM), pokud systém nemá dostatek paměti [1] [3]. Deaktivace preallokace pomocí proměnné prostředí `xla_python_client_preallocate = false` změní toto chování a přiděluje paměť podle potřeby, což může snížit celkové využití paměti, ale může zvýšit fragmentaci paměti [1] [3].

2. Fragmentace paměti: S deaktivovanou preallokací je Jax náchylnější k fragmentaci paměti. To znamená, že i když je celková použitá paměť nižší než dostupná paměť, může se program dojít z paměti kvůli neschopnosti alokovat velké sousední bloky paměti [1] [3].

3. dopad na výkon: Deaktivace preallokace může vést k pomalejšímu výkonu, protože alokace paměti se stává dynamičtějším a může zahrnovat více režijních nákladů kvůli častým alokacím a deallokacím [1] [3].

4. Deallocation: Chcete -li rozdávat paměť, která již není potřeba, můžete použít `xla_python_client_allocator = platforma`. Tento přístup je však velmi pomalý a nedoporučuje se pro obecné použití, ale může být užitečný pro ladění nebo minimalizaci paměťové stopy [1] [3].

5. Kompatibilita s jinými balíčky: Před importováním JAX nebo jakýchkoli balíčků, které používají JAX, musí být provedeno před importováním deaktivace preallokace, nebude mít žádný účinek [5] [7].

Celkově může deaktivace preallokace pomoci spravovat paměť flexibilněji, ale vyžaduje pečlivé zvážení strategií správy výkonu a paměti.