JAX'taki Önceden Yerleştirme Devre Dışı Bırakma GPU bellek kullanımını çeşitli şekillerde etkiler:
1. Bellek Tahsis Stratejisi: Varsayılan olarak, JAX ilk JAX işlemi yürütüldüğünde toplam GPU belleğinin% 75'ini önceden oluşturur. Bu strateji, tahsis üstü ve bellek parçalanmasını en aza indirir, ancak sistem yeterli belleğe sahip değilse, bellek dışı (OOM) hatalara yol açabilir [1] [3]. `Xla_python_client_preallocate = false 'çevre değişkenini kullanarak ön plandan devre dışı bırakma Bu davranışı gerektiğinde bellek tahsis etmek için değiştirir, bu da genel bellek kullanımını azaltabilir, ancak bellek parçalanmasını artırabilir [1] [3].
2. Bellek parçalanması: Önceden yerleştirme devre dışı bırakıldığında, JAX bellek parçalanmasına daha yatkındır. Bu, kullanılan toplam bellek mevcut bellekten daha az olsa bile, büyük bitişik bellek blokları tahsis edememesi nedeniyle programın hala belleğin tükenebileceği anlamına gelir [1] [3].
3. Performans Etkisi: Öncelendirmenin devre dışı bırakılması daha yavaş performansa yol açabilir, çünkü bellek tahsisi daha dinamik hale gelir ve sık tahsisler ve dağıtma nedeniyle daha fazla yük içerebilir [1] [3].
4. Deallocation: Artık gerekli olmayan belleği dağıtmak için `xla_python_client_allocator = platform` kullanabilirsiniz. Bununla birlikte, bu yaklaşım çok yavaştır ve genel kullanım için önerilmez, ancak bellek ayak izini hata ayıklamak veya en aza indirmek için yararlı olabilir [1] [3].
5. Diğer paketlerle uyumluluk: JAX veya JAX kullanan paketleri içe aktarmadan önce önlemin devre dışı bırakılması yapılmalıdır, çünkü içe aktarıldıktan sonra ortam değişkenlerinin ayarlanması hiçbir etkisi olmayacaktır [5] [7].
Genel olarak, önlemin devre dışı bırakılması belleğin daha esnek bir şekilde yönetilmesine yardımcı olabilir, ancak performans ve bellek yönetimi stratejilerinin dikkatle değerlendirilmesini gerektirir.
Alıntılar:[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-okookbook.html
[7] https://forum.pyro.ai/t/gpu-memory-preallocated-and-not-sacreen-betches/3774
[8] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-age-peven-with-cpu-allocation
[9] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/19014