JAX의 PrealLocation을 비활성화하는 대안은 무엇입니까?

1. 메모리 분수 조정 : PrealLocation을 완전히 비활성화하는 대신 JAX가 PrealLocated의 GPU 메모리의 비율을 조정할 수 있습니다. 이것은`xla_python_client_mem_fraction` 환경 변수를 기본값 75%보다 작은 값으로 설정하여 수행됩니다. 예를 들어,`0.5`로 설정하면 총 GPU 메모리의 50%를 prealloce습니다. 이 접근법은 메모리 외의 오류를 완화하는 데 도움이 될 수 있지만 일부 Preallocation [3] [7].

2. 다른 할당기 사용 : JAX를 사용하면`xla_python_client_allocator = 플랫폼 '을 설정하여 다른 메모리 할당기를 사용할 수 있습니다. 이 할당자는 필요에 따라 메모리를 정확하게 할당하고 더 이상 필요하지 않을 때 거래를 할 수 있습니다. 이는 메모리 사용량을 최소화하는 데 유용 할 수 있지만 느리게 진행되며 일반적인 사용에는 권장되지 않습니다 [3] [7].

3. 버퍼 기부 : JAX 계산 내에서 메모리 사용량을 최적화하려면 완충 기부를 사용할 수 있습니다. 여기에는 특정 입력 버퍼가 출력을 위해 재사용 될 수 있음을 지정하여 추가 메모리 할당의 필요성을 줄입니다. 이것은`jax.pmap` 또는`jax.jit`과 같은 함수를`donate_argnums’매개 변수와 함께 사용할 때 특히 유용합니다 [5].

4. 수동 메모리 관리 : PrealLocation과 직접 관련이 없지만 사용 후 큰 배열을 올바르게 정리하도록하여 메모리를 수동으로 관리하면 메모리 문제를 예방할 수 있습니다. 여기에는 'del'을 사용하여 큰 객체를 삭제하거나 계산이 메모리 사용을 최소화하기 위해 구성되는지 확인하는 것이 포함될 수 있습니다.

5. 여러 프로세스 실행 조심하십시오 : 여러 JAX 프로세스를 동시에 실행 해야하는 경우 각 프로세스에 대해 별도의 GPU를 사용하여 메모리 충돌을 피하십시오. 이것이 가능하지 않은 경우, 레이스 조건을 피하기 위해 메모리 preallocation 설정을 신중하게 관리하십시오 [10].