Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Ako deaktivácia vpred ovplyvňuje využitie pamäte GPU v Jax


Ako deaktivácia vpred ovplyvňuje využitie pamäte GPU v Jax


Zakázanie preallokácie v JAX ovplyvňuje využitie pamäte GPU niekoľkými spôsobmi:

1. Stratégia prideľovania pamäte: V predvolenom nastavení pri vykonávaní prvej operácie JAX preallocates 75% z celkovej pamäte GPU. Táto stratégia minimalizuje alokáciu režijných nákladov a fragmentácie pamäte, ale môže viesť k chybám mimo pamäte (OOM), ak systém nemá dostatok pamäte [1] [3]. Zakázanie preallokácie pomocou premennej prostredia `XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCOCE = FALSE` zmení toto správanie podľa potreby, aby podľa potreby pridelili pamäť, čo môže znížiť celkové využitie pamäte, ale môže zvýšiť fragmentáciu pamäte [1] [3].

2. Fragmentácia pamäte: S predpísaným prealcation je JAX náchylnejšia na fragmentáciu pamäte. To znamená, že aj keď je použitá celková pamäť nižšia ako dostupná pamäť, program by sa mohol stále dostávať mimo pamäte kvôli neschopnosti prideliť veľké susediace bloky pamäte [1] [3].

3. Vplyv na výkon: Zakázať predbežnú hodnotu môže viesť k pomalšiemu výkonu, pretože pridelenie pamäte sa stáva dynamickejšou a môže zahŕňať viac režijných nákladov v dôsledku častých prideľovaní a deaktivácií [1] [3].

4. DealLocation: Ak chcete uviesť pamäť, ktorá už nie je potrebná, môžete použiť `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = Platform`. Tento prístup je však veľmi pomalý a neodporúča sa na všeobecné použitie, ale môže byť užitočný na ladenie alebo minimalizáciu pamäťovej stopy [1] [3].

5. Kompatibilita s inými balíčkami: Zakázanie predbežného obdobia sa musí vykonať pred importom Jax alebo akýchkoľvek balíkov, ktoré používajú Jax, pretože nastavovacie premenné prostredia po importe nebudú mať žiadny účinok [5] [7].

Celkovo môže deaktivácia predbežného postupu pomôcť flexibilnejšie riadiť pamäť, ale vyžaduje si dôkladné zváženie stratégií výkonu a správy pamäte.

Citácie:
[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-ookbook.html
[7] https://forum.pyro.ai/t/gpu-memory-preallocated-and-not-reased-between-batches/3774
[8] https://stackoverflow.com/questions/73322760/JAX-GPU-memory-usage-even-with-cpu-cingAcation
[9] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/19014