Wenn die Deaktivierung der Preallokation in JAX aufgrund potenzieller Probleme wie Gedächtnisfragmentierung nicht wünschenswert ist, können Sie mehrere Alternativen in Betracht ziehen:
1. Anpassen der Speicherfraktion: Anstatt die PrealLocation vollständig zu deaktivieren, können Sie den Anteil des GPU -Speichers, den Jax Preallocatatatatats, einstellen. Dies erfolgt durch Einstellen der Umgebungsvariablen `xla_python_client_mem_fraction` auf einen Wert von weniger als den Standard 75%. Beispielsweise würde das Festlegen von 0,5 "50% des gesamten GPU -Speichers vorab. Dieser Ansatz kann dazu beitragen, außerfeilige Fehler zu verringern und gleichzeitig von einer gewissen Preallocation zu profitieren [3] [7].
2. Mit einem anderen Allokator: JAX können Sie einen anderen Speicher -Allocator verwenden, indem Sie `xla_python_client_allocator = plattform" einstellen. Dieser Allokator weist den Speicher genau nach Bedarf zu und trifft ihn zu, wenn es nicht mehr erforderlich ist, was zur Minimierung des Speicherverbrauchs nützlich sein kann, aber für den allgemeinen Gebrauch nicht empfohlen wird [3] [7].
3. Pufferspende: Um die Speicherverwendung in JAX -Berechnungen zu optimieren, können Sie die Pufferspende verwenden. Dies beinhaltet die Angabe, dass bestimmte Eingangspuffer für die Ausgabe wiederverwendet werden können, wodurch die Notwendigkeit zusätzlicher Speicherzuweisungen verringert werden kann. Dies ist besonders nützlich, wenn Funktionen wie `jax.pmap` oder` jax.jit` mit dem Parameter `Donate_argnums '[5] verwendet werden.
4. Manuellem Speicherverwaltung: Obwohl nicht direkt mit der Vorverkehrsarbeiten zusammenhängen, kann das manuelle Verwalten des Speichers durch die ordnungsgemäße geräumige Bereinigung nach dem Gebrauch dazu beitragen, Speicherprobleme zu verhindern. Dies kann die Verwendung von "Del" zum Löschen großer Objekte oder zur Sicherstellung der Strukturierung des Speicherverbrauchs beinhalten.
5. Ausführen mehrerer Prozesse mit Sorgfalt: Wenn Sie mehrere JAX -Prozesse gleichzeitig ausführen müssen, sollten Sie für jeden Prozess separate GPUs verwenden, um Speicherkonflikte zu vermeiden. Wenn dies nicht möglich ist, verwalten Sie die Speicherpreallocationseinstellungen sorgfältig, um Rennbedingungen zu vermeiden [10].
Zitate:[1] https://github.com/jax-ml/jax/discussions/21962
[2] https://www.jan-ebert.com/blog/jax-intro.html
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://stackoverflow.com/questions/74143812/jaxlib-xla-extsion-xlaruntimeError-resource-exausted out-memory-whe-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