Η απενεργοποίηση της προαγωγίας στο JAX επηρεάζει τη χρήση μνήμης GPU με διάφορους τρόπους:
1. Στρατηγική κατανομής μνήμης: Από προεπιλογή, το JAX προ -προβάλλει το 75% της συνολικής μνήμης GPU όταν εκτελείται η πρώτη λειτουργία JAX. Αυτή η στρατηγική ελαχιστοποιεί τα γενικά έξοδα κατανομής και τον κατακερματισμό μνήμης, αλλά μπορεί να οδηγήσει σε σφάλματα εκτός μνήμης (OOM) εάν το σύστημα δεν έχει αρκετή μνήμη [1] [3]. Απενεργοποίηση της προαγωγίας χρησιμοποιώντας τη μεταβλητή περιβάλλοντος `XLA_PYTHON_CLIENT_PREARLOCENT = ψευδώς αλλάζει αυτή τη συμπεριφορά για να κατανείμει τη μνήμη ανάλογα με τις ανάγκες, η οποία μπορεί να μειώσει τη συνολική χρήση μνήμης, αλλά μπορεί να αυξήσει τον κατακερματισμό της μνήμης [1] [3].
2. Κατακερματισμός μνήμης: Με απενεργοποιημένο το Preallocation, ο Jax είναι πιο επιρρεπής στον κατακερματισμό της μνήμης. Αυτό σημαίνει ότι ακόμη και αν η συνολική μνήμη που χρησιμοποιείται είναι μικρότερη από τη διαθέσιμη μνήμη, το πρόγραμμα μπορεί να εξακολουθεί να εξαντλείται λόγω της αδυναμίας να διαθέσει μεγάλα συνεχόμενα μπλοκ μνήμης [1] [3].
3. Αντίκτυπος απόδοσης: Η απενεργοποίηση της προετοιμασίας μπορεί να οδηγήσει σε βραδύτερη απόδοση, επειδή η κατανομή της μνήμης γίνεται πιο δυναμική και μπορεί να περιλαμβάνει περισσότερα γενικά έξοδα λόγω συχνών κατανομών και αντικειμένων [1] [3].
4. Επεξεργασία: Για να διαλέξετε τη μνήμη που δεν χρειάζεται πλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το `xla_python_client_allocator = πλατφόρμα '. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση είναι πολύ αργή και δεν συνιστάται για γενική χρήση, αλλά μπορεί να είναι χρήσιμη για την εντοπισμό σφαλμάτων ή την ελαχιστοποίηση του αποτυπώματος μνήμης [1] [3].
5. Συμβατότητα με άλλα πακέτα: Η απενεργοποίηση της προ -εξαγορά πρέπει να γίνει πριν από την εισαγωγή του JAX ή οποιασδήποτε πακέτων που χρησιμοποιούν το JAX, ως μεταβλητές περιβάλλοντος μετά την εισαγωγή δεν θα έχουν καμία επίδραση [5] [7].
Συνολικά, η απενεργοποίηση της προετοιμασίας μπορεί να βοηθήσει στη διαχείριση της μνήμης πιο ευέλικτα, αλλά απαιτεί προσεκτική εξέταση των στρατηγικών απόδοσης και διαχείρισης μνήμης.
Αναφορές:[1] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://docs.nvidia.com/deeplearning/dali/user-guide/docs/advanced_topics_performance_tuning.html
[3] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://brainpy.tech/docs/apis/generated/brainpy.math.disable_gpu_memory_preallocation.html
[5] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/21962
[6] https://dokumen.pub/google-jax-cookbook.html
[7] https://forum.pyro.ai/t/gpu-memory-preallocated-and-not-released-between-batches/3774
[8] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-
[9] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/19014