Se la disabilitazione della preallocazione in Jax non è desiderabile a causa di potenziali problemi come la frammentazione della memoria, ci sono diverse alternative che puoi considerare:
1. Regolazione della frazione di memoria: invece di disabilitare completamente la preallocazione, è possibile regolare la frazione della memoria GPU che Jax prealloca. Questo viene fatto impostando la variabile `xla_python_client_mem_fraction` ambientale su un valore inferiore al 75%predefinito. Ad esempio, l'impostarlo su `0,5` preono al 50% della memoria totale della GPU. Questo approccio può aiutare a mitigare gli errori fuori memoria, beneficiando ancora di una certa preallocazione [3] [7].
2. Utilizzo di un allocatore diverso: Jax consente di utilizzare un allocatore di memoria diverso impostando `xla_python_client_allocator = Platform`. Questo allocatore alloca la memoria esattamente se necessario e la trasforma quando non è più necessario, il che può essere utile per ridurre al minimo l'utilizzo della memoria ma è più lento e non consigliato per uso generale [3] [7].
3. Donazione del buffer: per ottimizzare l'utilizzo della memoria all'interno dei calcoli JAX, è possibile utilizzare la donazione del buffer. Ciò comporta la specifica che alcuni buffer di input possono essere riutilizzati per l'output, riducendo la necessità di ulteriori allocazioni di memoria. Ciò è particolarmente utile quando si utilizzano funzioni come `jax.pmap` o` jax.jit` con il parametro `donate_argnums` [5].
4. Gestione manuale della memoria: sebbene non direttamente correlato alla preallocazione, gestisce manualmente la memoria garantendo che gli array di grandi dimensioni vengano correttamente ripuliti dopo l'uso può aiutare a prevenire i problemi di memoria. Ciò potrebbe comportare l'utilizzo di `Del` per eliminare oggetti di grandi dimensioni o garantire che i calcoli siano strutturati per ridurre al minimo l'utilizzo della memoria.
5. Esecuzione di più processi con cura: se è necessario eseguire più processi JAX contemporaneamente, prendere in considerazione l'uso di GPU separate per ciascun processo per evitare conflitti di memoria. Se questo non è possibile, gestisci attentamente le impostazioni di preallocazione della memoria per evitare le condizioni di gara [10].
Citazioni:[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-of-memory-fr
[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