Dacă dezactivarea preallației în JAX nu este de dorit din cauza unor probleme potențiale precum fragmentarea memoriei, există mai multe alternative pe care le puteți lua în considerare:
1. Reglarea fracției de memorie: În loc să dezactivați preallocarea în întregime, puteți ajusta fracția de memorie GPU pe care JAX Preallocă. Acest lucru se face prin setarea `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION` variabilă a mediului la o valoare mai mică decât 75%implicită. De exemplu, setarea acesteia la `0.5` ar prealloca 50% din memoria totală a GPU. Această abordare poate ajuta la atenuarea erorilor din afara memoriei, în timp ce beneficiază în continuare de o preallație [3] [7].
2. Folosind un alocator diferit: JAX vă permite să utilizați un alt alocator de memorie setând `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = platformă`. Acest alocator alocă memorie exact, după cum este necesar și o referă atunci când nu mai este necesar, ceea ce poate fi util pentru minimizarea utilizării memoriei, dar este mai lent și nu este recomandat pentru utilizare generală [3] [7].
3. Donație tampon: Pentru a optimiza utilizarea memoriei în calculele JAX, puteți utiliza donație tampon. Aceasta implică specificarea faptului că anumite tampoane de intrare pot fi reutilizate pentru ieșire, reducând nevoia de alocări suplimentare de memorie. Acest lucru este deosebit de util atunci când utilizați funcții precum `JAX.PMAP` sau` JAX.JIT` cu parametrul `Donate_argnums` [5].
4. Gestionarea manuală a memoriei: Deși nu este legat direct de preallocare, gestionarea manuală a memoriei asigurându -se că tablourile mari sunt curățate corespunzător după utilizare poate ajuta la prevenirea problemelor de memorie. Aceasta ar putea implica utilizarea „del` pentru a șterge obiecte mari sau asigurarea faptului că calculele sunt structurate pentru a minimiza utilizarea memoriei.
5. Rularea mai multor procese cu grijă: Dacă trebuie să rulați simultan mai multe procese JAX, luați în considerare utilizarea GPU -urilor separate pentru fiecare proces pentru a evita conflictele de memorie. Dacă acest lucru nu este posibil, gestionați cu atenție setările de preallocare a memoriei pentru a evita condițiile de cursă [10].
Citări:[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_alocation.html
]
[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_alocation.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