Als het uitschakelen van preallocatie in JAX niet wenselijk is vanwege mogelijke problemen zoals geheugenfragmentatie, zijn er verschillende alternatieven die u kunt overwegen:
1. Geheugenfractie aanpassen: in plaats van de preallocatie volledig uit te schakelen, kunt u de fractie van het GPU -geheugen aanpassen dat JAX preallockeert. Dit wordt gedaan door de omgevingsvariabele `xla_python_client_mem_fraction` in te stellen op een waarde die minder is dan de standaard 75%. Het instellen op `0,5` zou bijvoorbeeld 50% van het totale GPU -geheugen doorstaan. Deze aanpak kan helpen bij het verminderen van fouten buiten het geheugen terwijl hij nog steeds profiteert van enige preallocatie [3] [7].
2. Met behulp van een andere toewijzer: met JAX kunt u een andere geheugenallocator gebruiken door `xla_python_client_allocator = platform` in te stellen. Deze allocator wijst het geheugen precies toe als nodig en dealloceert deze wanneer deze niet langer nodig is, wat nuttig kan zijn voor het minimaliseren van geheugengebruik, maar is langzamer en niet aanbevolen voor algemeen gebruik [3] [7].
3. Bufferdonatie: om geheugengebruik binnen JAX -berekeningen te optimaliseren, kunt u bufferdonatie gebruiken. Dit houdt in dat bepaalde invoerbuffers kunnen worden hergebruikt voor de uitvoer, waardoor de behoefte aan extra geheugenallocaties wordt verminderd. Dit is met name handig bij het gebruik van functies zoals `jax.pmap` of` jax.jit` met de parameter `donate_argnums` [5].
4. Handmatig geheugenbeheer: hoewel niet direct gerelateerd aan preallocatie, handmatig beheren van geheugen door ervoor te zorgen dat grote arrays correct worden opgeruimd na gebruik kan helpen bij het voorkomen van geheugenproblemen. Dit kan het gebruik van `del` inhouden om grote objecten te verwijderen of ervoor te zorgen dat berekeningen zijn gestructureerd om het geheugengebruik te minimaliseren.
5. Meerdere processen met zorg uitvoeren: als u tegelijkertijd meerdere JAX -processen moet uitvoeren, overweeg dan om voor elk proces afzonderlijke GPU's te gebruiken om geheugenconflicten te voorkomen. Als dit niet haalbaar is, beheer dan zorgvuldig het geheugen preallocatie -instellingen om rasvoorwaarden te voorkomen [10].
Citaten:[1] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/21962
[2] https://www.jan-ebert.com/blog/jaxintro.html
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://stackoverflow.com/questions/74143812/jaxlib-xla-extension-xlaruntimeError-resource-exhausted-of-memory-tr
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[6] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/19014
[7] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[8] https://docs.oracle.com/cd/e14571_01/web.1111/b32441/optimiz.htm
[9] https://discourse.julialang.org/t/thoughts-on-jax-vs-julia/86463
[10] https://github.com/google/jax/issues/4310