Kuidas mõjutab eelkoolitamise keelamine GPU mälu kasutamist Jaxis

1. Mälu jaotamise strateegia: Vaikimisi preemialokab Jax 75% kogu GPU mälust, kui esimese JAX -toimingu täitmisel täidetakse. See strateegia minimeerib jaotamise üldkulud ja mälu killustatus, kuid see võib põhjustada mäluväliste (OOM) vigu, kui süsteemil pole piisavalt mälu [1] [3]. Preallokatsiooni keelamine keskkonnamuutuja `xla_python_client_preallocate = false` muudab seda käitumist vajadusel mälu eraldamiseks, mis võib vähendada mälu üldist kasutamist, kuid võib suurendada mälu killustatust [1] [3].

2. Mälu killustumine: kui eelkoolimine on keelatud, on JAX mälu killustatusele pigem altid. See tähendab, et isegi kui kogu kasutatud mälu on väiksem kui saadaolev mälu, võib programm siiski mälu otsa saada, kuna suutmatus eraldada suuri külgnevaid mäluplokke [1] [3].

3. jõudlusmõju: Preallokatsiooni keelamine võib põhjustada aeglasemat jõudlust, kuna mälu jaotamine muutub dünaamilisemaks ja võib sagedaste eraldiste ja käitlemiste tõttu suuremad üldkulud hõlmata [1] [3].

4. Käsitlemine: mälu käsitlemiseks, mida enam pole vaja, võite kasutada `xla_python_client_allocator = platvorm`. Kuid see lähenemisviis on väga aeglane ja ei soovitata üldiseks kasutamiseks, kuid see võib olla kasulik mälu jalajälje silumiseks või minimeerimiseks [1] [3].

5. Ühilduvus teiste pakettidega: enne Jaxi importimist tuleb teha eelkoolimise või Jaxi kasutatavate pakettide keelamine, kuna pärast importimist keskkonnamuutujate seadistamine ei mõjuta [5] [7].

Üldiselt võib eelkoolimise keelamine aidata mälu paindlikumalt hallata, kuid nõuab jõudluse ja mäluhaldusstrateegiate hoolikat kaalumist.