Kādas ir alternatīvas preallocation atspējošanai Jax

1. Atmiņas frakcijas pielāgošana: tā vietā, lai pilnībā atspējotu preallocation, jūs varat pielāgot GPU atmiņas frakciju, ko Jax preallocates. Tas tiek darīts, iestatot vides mainīgo `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTY` uz vērtību, kas mazāka par noklusējuma 75%. Piemēram, iestatot to uz `0,5`, būtu pirms 50% no kopējās GPU atmiņas. Šī pieeja var palīdzēt mazināt ārpus atmiņas kļūdas, vienlaikus gūstot labumu no kādas preallocation [3] [7].

2. Izmantojot atšķirīgu atalgojumu: JAX ļauj izmantot atšķirīgu atmiņas sadalītāju, iestatot `XLA_PYTHON_CLIENT_Allocator = platformu`. Šis sadalītājs piešķir atmiņu precīzi pēc nepieciešamības un to izlīdzina, kad tas vairs nav vajadzīgs, kas var būt noderīgs, lai samazinātu atmiņas izmantošanu, bet ir lēnāks un nav ieteicams vispārējai lietošanai [3] [7].

3. Bufera ziedojums: Lai optimizētu atmiņas izmantošanu Jax aprēķinos, varat izmantot bufera ziedojumu. Tas nozīmē norādīt, ka noteiktus ievades buferus var atkārtoti izmantot izvadei, samazinot nepieciešamību pēc papildu atmiņas piešķīrumiem. Tas ir īpaši noderīgi, ja tiek izmantotas tādas funkcijas kā `jax.pmap` vai` jax.jit` ar parametru `donate_argnums` [5].

4. Manuāla atmiņas pārvaldība: lai arī tas nav tieši saistīts ar preallocation, manuāli pārvaldot atmiņu, nodrošinot, ka lielie bloki pēc lietošanas tiek pareizi sakopti pēc lietošanas, var palīdzēt novērst atmiņas problēmas. Tas var ietvert `del” izmantošanu, lai izdzēstu lielus objektus vai nodrošinātu, ka aprēķini tiek strukturēti, lai samazinātu atmiņas izmantošanu.

5. Vairāku procesu vadīšana uzmanīgi: ja jums vienlaikus jāveic vairāki Jax procesi, apsveriet iespēju katram procesam izmantot atsevišķus GPU, lai izvairītos no atmiņas konfliktiem. Ja tas nav iespējams, uzmanīgi pārvaldiet atmiņas preallocation iestatījumus, lai izvairītos no sacensību apstākļiem [10].