Відключення попереднього періоду в JAX впливає на використання пам'яті GPU декількома способами:
1. Стратегія розподілу пам'яті: За замовчуванням JAX Preallocates 75% від загальної пам'яті GPU, коли виконується перша операція JAX. Ця стратегія мінімізує розподіл накладних витрат і фрагментації пам'яті, але може призвести до помилок поза пам’яткою (OOM), якщо у системі не вистачає пам'яті [1] [3]. Відключення попереднього періоду за допомогою змінної середовища `xla_python_client_preallocate = false` змінює таку поведінку, щоб виділити пам'ять за потребою, що може зменшити загальне використання пам'яті, але може збільшити фрагментацію пам'яті [1] [3].
2. Фрагментація пам’яті: З відключеним попередженням, JAX більш схильний до фрагментації пам'яті. Це означає, що навіть якщо загальна використана пам'ять менше, ніж наявна пам'ять, програма все ще може закінчитися пам'яттю через неможливість виділити великі суміжні блоки пам'яті [1] [3].
3. Вплив продуктивності: Відключення попереднього періоду може призвести до повільнішої продуктивності, оскільки розподіл пам'яті стає більш динамічним і може включати більше накладних витрат через часті розподіли та розподіл [1] [3].
4. Deallocation: Щоб вирішити пам'ять, яка більше не потрібна, ви можете використовувати `xla_python_client_allocator = платформа '. Однак такий підхід дуже повільний і не рекомендується для загального використання, але він може бути корисним для налагодження або мінімізації слідів пам'яті [1] [3].
5. Сумісність з іншими пакетами: Відключення попередньої передачі необхідно здійснити перед імпортом JAX або будь -яких пакетів, які використовують JAX, як встановлення змінних середовища після імпорту не матимуть ефекту [5] [7].
В цілому, відключення попереднього періоду може допомогти більш гнучко керувати пам'яттю, але вимагає ретельного розгляду стратегій ефективності та управління пам'яттю.
Цитати:[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-relead-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