Kokios yra „Jax“ išjungimo alternatyvos

1. Atminties frakcijos reguliavimas: Užuot visiškai išjungę išankstinį potraukį, galite sureguliuoti GPU atminties dalį, kurią „Jax“ iš anksto užvesta. Tai atliekama nustatant `xla_python_client_mem_fraction` aplinkos kintamąjį iki vertės, mažesnės už numatytąjį 75%. Pvz., Nustatydami jį į „0,5“, iš anksto sumokėtų 50% visos GPU atminties. Šis požiūris gali padėti sušvelninti atminties klaidas, tuo pačiu vis dar naudingas tam tikra išankstinė dalis [3] [7].

2. Naudojant kitą paskirstytoją: JAX leidžia naudoti kitokį atminties paskirstymą, nustatant `xla_python_client_allocator = platforma. Šis paskirstytojas atmintį skiria tiksliai taip, kaip reikia, ir ją išskiria, kai to nebereikia, o tai gali būti naudinga mažinant atminties naudojimą, bet yra lėtesnis ir nerekomenduojamas bendram naudojimui [3] [7].

3. Buferio paaukojimas: Norėdami optimizuoti atminties naudojimą JAX skaičiavimuose, galite naudoti buferio auką. Tai apima nurodymą, kad tam tikri įvesties buferiai gali būti pakartotinai panaudoti išvesties kiekiui, sumažinant papildomų atminties paskirstymo poreikį. Tai ypač naudinga naudojant tokias funkcijas kaip „jax.pmap“ arba „jax.jit“ su parametru „donate_argnums“ [5].

4. Rankinio atminties valdymas: nors ir nėra tiesiogiai susijęs su išankstiniu leidimu, rankiniu būdu valdant atmintį užtikrinant, kad dideli masyvai būtų tinkamai išvalyti po naudojimo, gali padėti išvengti atminties problemų. Tai gali apimti „del“ naudojimą dideliems objektams ištrinti arba užtikrinti, kad skaičiavimai būtų susisteminti siekiant sumažinti atminties naudojimą.

5. Keli procesų paleidimas atsargiai: Jei jums reikia kartu paleisti kelis JAX procesus, apsvarstykite galimybę kiekvienam procesui naudoti atskirus GPU, kad būtų išvengta atminties konfliktų. Jei tai neįmanoma, atsargiai tvarkykite atminties išankstinio nustatymo parametrus, kad išvengtumėte lenktynių sąlygų [10].