Εάν η απενεργοποίηση της προαγωγίας στο JAX δεν είναι επιθυμητή λόγω πιθανών ζητημάτων όπως ο κατακερματισμός της μνήμης, υπάρχουν αρκετές εναλλακτικές λύσεις που μπορείτε να λάβετε υπόψη:
1. Ρύθμιση του κλάσματος μνήμης: Αντί να απενεργοποιήσετε πλήρως την προετοιμασία, μπορείτε να προσαρμόσετε το κλάσμα της μνήμης GPU που το Jax Preallocates. Αυτό γίνεται με τη ρύθμιση της μεταβλητής περιβάλλοντος `xla_python_client_mem_fraction` σε μια τιμή μικρότερη από την προεπιλεγμένη 75%. Για παράδειγμα, η ρύθμιση του σε «0.5» θα προέκυπτε το 50% της συνολικής μνήμης GPU. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να βοηθήσει στην άμβλυνση των σφαλμάτων εκτός μνήμης, ενώ εξακολουθεί να επωφελείται από κάποια πρόβλεψη [3] [7].
2. Χρησιμοποιώντας έναν διαφορετικό διανομέα: Το JAX σας επιτρέπει να χρησιμοποιήσετε έναν διαφορετικό διανομέα μνήμης ρυθμίζοντας το `xla_python_client_allocator = πλατφόρμα '. Αυτός ο κατανεμιστής κατανέμει τη μνήμη ακριβώς όπως απαιτείται και την παρακωλύει όταν δεν απαιτείται πλέον, κάτι που μπορεί να είναι χρήσιμο για την ελαχιστοποίηση της χρήσης μνήμης, αλλά είναι πιο αργή και δεν συνιστάται για γενική χρήση [3] [7].
3. Δωρεά buffer: Για να βελτιστοποιήσετε τη χρήση μνήμης μέσα στους υπολογισμούς JAX, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δωρεά buffer. Αυτό περιλαμβάνει τον προσδιορισμό ότι ορισμένα buffer εισόδου μπορούν να επαναχρησιμοποιηθούν για έξοδο, μειώνοντας την ανάγκη για πρόσθετες κατανομές μνήμης. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν χρησιμοποιείτε λειτουργίες όπως `jax.pmap` ή` jax.jit` με την παράμετρο `donate_argnums` [5].
4. Διαχείριση χειροκίνητης μνήμης: Αν και δεν σχετίζεται άμεσα με την προετοιμασία, η χειροκίνητη διαχείριση της μνήμης εξασφαλίζοντας ότι οι μεγάλες συστοιχίες καθαρίζονται σωστά μετά τη χρήση μπορεί να βοηθήσει στην πρόληψη των προβλημάτων μνήμης. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τη χρήση `del` για τη διαγραφή μεγάλων αντικειμένων ή τη διασφάλιση ότι οι υπολογισμοί είναι δομημένοι για να ελαχιστοποιηθούν η χρήση της μνήμης.
5. Εκτέλεση πολλαπλών διαδικασιών με προσοχή: Εάν πρέπει να εκτελέσετε πολλαπλές διαδικασίες JAX ταυτόχρονα, σκεφτείτε να χρησιμοποιήσετε ξεχωριστές GPU για κάθε διαδικασία για να αποφύγετε τις συγκρούσεις μνήμης. Εάν αυτό δεν είναι εφικτό, διαχειριστείτε προσεκτικά τις ρυθμίσεις προέλευσης μνήμης για να αποφύγετε τις συνθήκες της φυλής [10].
Αναφορές:[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-extension-xlaruntimeerror-resource-exhausted-out-memory-while-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://discouse.julialang.org/t/thoughts-on-jax-vs-julia/86463
[10] https://github.com/google/jax/issues/4310