Jakie są alternatywy dla wyłączania preallokacji w JAX

1. Dostosowanie frakcji pamięci: Zamiast całkowicie wyłączanie prealokacji można dostosować ułamek pamięci GPU, którą jax preallokatuje. Odbywa się to poprzez ustawienie zmiennej środowiskowej „xla_python_client_mem_fraction` środowiska mniej niż domyślnie 75%. Na przykład ustawienie go na `0,5` prealokacji 50% całkowitej pamięci GPU. Takie podejście może pomóc złagodzić błędy poza pamięcią, jednocześnie korzystając z pewnej prealokacji [3] [7].

2. Za pomocą innego alokatora: JAX pozwala użyć innego przydziału pamięci, ustawiając `xla_python_client_allocator = platform`. Ten alokator przydziela pamięć dokładnie w razie potrzeby i rozlega ją, gdy nie jest to już wymagane, co może być przydatne do minimalizacji zużycia pamięci, ale jest wolniejsze i nie jest zalecane do ogólnego użycia [3] [7].

3. Darowizna bufora: Aby zoptymalizować zużycie pamięci w obliczeniach JAX, możesz użyć darowizny buforu. Obejmuje to określenie, że niektóre bufory wejściowe można ponownie wykorzystać do wyjścia, zmniejszając potrzebę dodatkowych alokacji pamięci. Jest to szczególnie przydatne podczas korzystania z funkcji takich jak `JAX.PMAP` lub` JAX.JIT` z parametrem „donate_argnums` [5].

4. Ręczne zarządzanie pamięcią: nie jest to bezpośrednio związane z prealoklokacją, ręczne zarządzanie pamięcią poprzez upewnienie się, że duże tablice są odpowiednio oczyszczone po użyciu, może pomóc w zapobieganiu problemom z pamięcią. Może to obejmować użycie „del” do usuwania dużych obiektów lub upewnienia się, że obliczenia są ustrukturyzowane w celu zminimalizowania zużycia pamięci.

5. Uruchamianie wielu procesów z ostrożnością: Jeśli musisz jednocześnie uruchamiać wiele procesów JAX, rozważ użycie osobnego GPU dla każdego procesu, aby uniknąć konfliktów pamięci. Jeśli nie jest to możliwe, ostrożnie zarządzaj ustawieniami preallokacji pamięci, aby uniknąć warunków wyścigowych [10].