JAXの事前ロールロケーションの無効化は、いくつかの方法でGPUメモリの使用に影響します。
1。メモリ割り当て戦略:デフォルトでは、JAXは、最初のJAX操作が実行されたときにGPU総メモリの75%をPREALLOCATESにします。この戦略は、システムに十分なメモリを持っていない場合、割り当てのオーバーヘッドとメモリの断片化を最小限に抑えますが、メモリ外(OOM)エラーにつながる可能性があります[1] [3]。環境変数を使用して事前ロケーションを無効にする `xla_python_client_preallocate = false`この動作を変更して必要に応じてメモリを割り当てるために変更されます。
2。メモリの断片化:Preallocationが無効になっていると、Jaxはメモリの断片化を起こしやすくなります。これは、使用されているメモリ全体が利用可能なメモリよりも少ない場合でも、メモリの大きな隣接するブロックを割り当てることができないため、プログラムはメモリが依存しない可能性があることを意味します[1] [3]。
3。パフォーマンスへの影響:記憶割り当てがより動的になり、頻繁な割り当てや契約のためにより多くのオーバーヘッドを伴う可能性があるため、パフォーマンスの無効化はパフォーマンスの低下につながる可能性があります[1] [3]。
4。取引ロケーション:不要なメモリを扱うには、 `xla_python_client_alocator = platform`を使用できます。ただし、このアプローチは非常に遅く、一般的な使用には推奨されませんが、メモリフットプリントのデバッグまたは最小化に役立ちます[1] [3]。
5。他のパッケージとの互換性:JAXまたはJAXを使用するパッケージをインポートする前に、事前ロケーションを無効にする必要があります。
全体として、事前ロールロケーションを無効にすると、メモリをより柔軟に管理するのに役立ちますが、パフォーマンスとメモリ管理戦略を慎重に検討する必要があります。
引用:[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-not-leased-between-batches/3774
[8] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-allocation
[9] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/19014