Hvad er alternativerne til at deaktivere preallocation i Jax

1. Justering af hukommelsesfraktion: I stedet for at deaktivere preallocation helt, kan du justere den brøkdel af GPU -hukommelse, som Jax Preallocates. Dette gøres ved at indstille `xla_python_client_mem_fraction` miljøvariablen til en værdi mindre end standard 75%. For eksempel ville indstilling af det til `0,5` preallocate 50% af den samlede GPU -hukommelse. Denne tilgang kan hjælpe med at afbøde fejl uden for hukommelsen, mens den stadig drager fordel af en vis preallocation [3] [7].

2. Brug af en anden tildeling: JAX giver dig mulighed for at bruge en anden hukommelsesallokator ved at indstille `xla_python_client_allocator = platform`. Denne allokator tildeler hukommelse nøjagtigt efter behov og forhandler den, når det ikke længere kræves, hvilket kan være nyttigt til at minimere hukommelsesforbruget, men er langsommere og ikke anbefales til generel brug [3] [7].

3. bufferdonation: For at optimere hukommelsesforbruget inden for JAX -beregninger kan du bruge bufferdonation. Dette involverer at specificere, at visse inputbuffere kan genbruges til output, hvilket reducerer behovet for yderligere hukommelsesallokeringer. Dette er især nyttigt, når du bruger funktioner som `jax.pmap` eller` Jax.jit` med parameteren `donate_argnums '[5].

4. Manuel hukommelsesstyring: Selvom det ikke er direkte relateret til Preallocation, kan manuelt håndtering af hukommelse ved at sikre, at store arrays renses korrekt efter brug, hjælpe med at forhindre hukommelsesproblemer. Dette kan involvere anvendelse af `del` til at slette store objekter eller sikre, at beregninger er struktureret for at minimere hukommelsesforbruget.

5. Kørsel af flere processer med omhu: Hvis du har brug for at køre flere JAX -processer samtidigt, skal du overveje at bruge separate GPU'er til hver proces for at undgå hukommelseskonflikter. Hvis dette ikke er muligt, skal du omhyggeligt administrere hukommelsesforholdsindstillingerne for at undgå raceforhold [10].