Dezactivarea preallației în JAX afectează utilizarea memoriei GPU în mai multe moduri:
1. Strategia de alocare a memoriei: În mod implicit, JAX preallocă 75% din memoria totală GPU atunci când este executată prima operație JAX. Această strategie minimizează alocarea cheltuielilor aeriene și a memoriei, dar poate duce la erori din afara memoriei (OOM) dacă sistemul nu are suficientă memorie [1] [3]. Dezactivarea preallației folosind variabila de mediu `XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = false` schimbă acest comportament pentru a aloca memoria după cum este necesar, ceea ce poate reduce utilizarea generală a memoriei, dar poate crește fragmentarea de memorie [1] [3].
2. Fragmentarea memoriei: cu preallocarea dezactivată, JAX este mai predispus la fragmentarea memoriei. Aceasta înseamnă că, chiar dacă memoria totală utilizată este mai mică decât memoria disponibilă, programul ar putea rămâne în continuare fără memorie datorită incapacității de a aloca blocuri contigue mari de memorie [1] [3].
3. Impactul performanței: Dezactivarea preallației poate duce la o performanță mai lentă, deoarece alocarea memoriei devine mai dinamică și poate implica mai multe cheltuieli generale din cauza alocărilor și alocărilor frecvente [1] [3].
4. DealLocation: Pentru aloca memoria care nu mai este necesară, puteți utiliza `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = platformă`. Cu toate acestea, această abordare este foarte lentă și nu este recomandată pentru utilizare generală, dar poate fi utilă pentru depanarea sau minimizarea amprentei de memorie [1] [3].
5. Compatibilitatea cu alte pachete: dezactivarea preallației trebuie făcută înainte de importul JAX sau orice pachete care utilizează JAX, deoarece setarea variabilelor de mediu după import nu va avea niciun efect [5] [7].
În general, dezactivarea preallației poate ajuta la gestionarea mai flexibilă a memoriei, dar necesită o examinare atentă a performanței și a strategiilor de gestionare a memoriei.
Citări:[1] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_alocation.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_alocmation.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-pensoneased-between-batches/3774
[8] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-location
[9] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/19014