Kakšne so alternative za onemogočanje predreallokacije v Jaxu

1. Prilagoditev frakcije pomnilnika: Namesto da v celoti onemogočite preallokacijo, lahko prilagodite delež pomnilnika GPU -ja, ki ga Jax preallocte. To se naredi tako, da nastavite `xla_python_client_mem_fraction` spremenljivko okolja do vrednosti, ki je manjša od privzetih 75%. Na primer, nastavitev na `0,5` bi predhodno prezrla 50% celotnega pomnilnika GPU -ja. Ta pristop lahko pomaga ublažiti napake zunaj spomina, hkrati pa še vedno izkoristi nekaj preallokacije [3] [7].

2. Uporaba drugačnega alokatorja: Jax vam omogoča, da uporabite drugačen pomnilnik z nastavitvijo `xla_python_client_allocator = platforma`. Ta razdelilec dodeli pomnilnik točno tako, kot je potrebno, in ga obravnava, kadar ni več potrebno, kar je lahko koristno za zmanjšanje porabe pomnilnika, vendar je počasnejše in ni priporočljivo za splošno uporabo [3] [7].

3. Darovanje medpomnilnika: Za optimizacijo porabe pomnilnika v izračunih JAX lahko uporabite darovanje medpomnilnika. To vključuje določitev, da je mogoče nekatere vhodne medpomnilnike ponovno uporabiti za izhod, kar zmanjša potrebo po dodatnih dodelitvi pomnilnika. To je še posebej koristno pri uporabi funkcij, kot sta `jax.pmap` ali` jax.jit` s parametrom `donate_argnums` [5].

4. Ročno upravljanje pomnilnika: Čeprav ni neposredno povezano s preaciranjem, ročno upravljanje pomnilnika z zagotavljanjem, da se veliki nizi pravilno očistijo po uporabi, lahko pomaga preprečiti težave pomnilnika. To lahko vključuje uporabo "del" za brisanje velikih predmetov ali zagotavljanje strukturiranih izračunov za zmanjšanje porabe pomnilnika.

5. Če izvajate več procesov, če morate hkrati izvajati več procesov JAX, razmislite o uporabi ločenih GPU -jev za vsak postopek, da se izognete konfliktom pomnilnika. Če to ni izvedljivo, previdno upravljajte nastavitve pomnilnika predlakcije, da se izognete pogojem dirk [10].