การปิดใช้งาน preallocation ใน JAX ส่งผลกระทบต่อการใช้หน่วยความจำ GPU ในหลายวิธี:
1. กลยุทธ์การจัดสรรหน่วยความจำ: โดยค่าเริ่มต้น JAX preallocates 75% ของหน่วยความจำ GPU ทั้งหมดเมื่อดำเนินการ JAX ครั้งแรก กลยุทธ์นี้ลดการจัดสรรค่าใช้จ่ายและการกระจายตัวของหน่วยความจำ แต่สามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดนอกหน่วยความจำ (OOM) หากระบบไม่มีหน่วยความจำเพียงพอ [1] [3] การปิดใช้งาน preallocation โดยใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อม `xla_python_client_preallocate = false` เปลี่ยนพฤติกรรมนี้เพื่อจัดสรรหน่วยความจำตามต้องการซึ่งสามารถลดการใช้หน่วยความจำโดยรวม แต่อาจเพิ่มการกระจายตัวของหน่วยความจำ [1] [3]
2. การกระจายตัวของหน่วยความจำ: ด้วยการปิดใช้งาน preallocation Jax มีแนวโน้มที่จะกระจายตัวของหน่วยความจำมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าหน่วยความจำทั้งหมดที่ใช้น้อยกว่าหน่วยความจำที่มีอยู่โปรแกรมอาจยังคงไม่มีหน่วยความจำเนื่องจากการไม่สามารถจัดสรรหน่วยความจำขนาดใหญ่ติดกันได้ [1] [3]
3. ผลกระทบด้านประสิทธิภาพ: การปิดการใช้งาน preallocation สามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ช้าลงเนื่องจากการจัดสรรหน่วยความจำกลายเป็นแบบไดนามิกมากขึ้นและอาจเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายมากขึ้นเนื่องจากการจัดสรรและการจัดสรรที่พบบ่อย [1] [3]
4. การจัดการ: ในการจัดการหน่วยความจำที่ไม่จำเป็นอีกต่อไปคุณสามารถใช้ `xla_python_client_allocator = แพลตฟอร์ม ' อย่างไรก็ตามวิธีการนี้ช้ามากและไม่แนะนำให้ใช้งานทั่วไป แต่มันอาจเป็นประโยชน์สำหรับการดีบักหรือลดรอยเท้าหน่วยความจำ [1] [3]
5. ความเข้ากันได้กับแพ็คเกจอื่น ๆ : การปิดใช้งาน preallocation จะต้องทำก่อนที่จะนำเข้า JAX หรือแพ็คเกจใด ๆ ที่ใช้ JAX เนื่องจากการตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมหลังจากการนำเข้าจะไม่มีผล [5] [7]
โดยรวมแล้วการปิดการใช้งาน preallocation สามารถช่วยจัดการหน่วยความจำได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น แต่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับกลยุทธ์การจัดการประสิทธิภาพและหน่วยความจำ
การอ้างอิง:[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-released-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