Kui JAX -is esialgse kohaldamise keelamine ei ole soovitav võimalike probleemide tõttu nagu mälu killustamine, võite kaaluda mitmeid alternatiive:
1. Mälufraktsiooni reguleerimine: Eelkooriku täielikult keelamise asemel saate kohandada GPU mälu murdosa, mida Jax Preallocats. Seda tehakse, määrates keskkonnamuutuja `xla_python_client_mem_fraction` väärtusele, mis on väiksem kui vaikimisi 75%. Näiteks, kui see seadistaks `0,5`` 0,5 ", siis eeldaks 50% kogu GPU mälust. See lähenemisviis võib aidata leevendada mälust vigu, saades samas kasu sellest, et see on siiski kasuks mingist eeltöödest [3] [7].
2. Erineva jaoturi kasutamine: Jax võimaldab teil kasutada erinevat mälu eraldajat, määrates `xla_python_client_allocator = platvorm`. See jaotaja eraldab mälu täpselt vastavalt vajadusele ja käsitleb seda enam, kui seda enam ei nõuta, mis võib olla kasulik mälu kasutamise minimeerimiseks, kuid on aeglasem ja seda ei soovitata üldiseks kasutamiseks [3] [7].
3. Puhver Annetus: mälu kasutamise optimeerimiseks JAX -i arvutustes võite kasutada puhver annetust. See hõlmab täpsustamist, et teatavaid sisendpuhvreid saab väljundiks uuesti kasutada, vähendades täiendavate mälu eraldamiste vajadust. See on eriti kasulik selliste funktsioonide kasutamisel nagu `jax.pmap" või "jax.jit" parameetriga "Donate_argnums" [5].
4. Käsitsi mäluhaldus: ehkki see pole otseselt seotud eelkoolimisega, võib mälu käsitsi haldamine, tagades, et suured massiivid on pärast kasutamist korralikult puhastatud, aidata mäluprobleeme vältida. See võib hõlmata "Del" kasutamist suurte objektide kustutamiseks või veendumist, et arvutused on üles ehitatud mälu kasutamise minimeerimiseks.
5. Hooldusega mitu protsessi käitamine: kui peate samaaegselt käivitama mitut JAX -protsessi, kaaluge mälukonfliktide vältimiseks iga protsessi jaoks eraldi GPU -de kasutamist. Kui see pole teostatav, hallake mälu eelkooli sätteid hoolikalt, et vältida võistlustingimusi [10].
Tsitaadid:[1] https://github.com/jax-ml/jax/dicussions/21962
[2] https://www.jan-ebert.com/blog/jax-intro.html
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
]
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[6] https://github.com/jax-ml/jax/dicussions/19014
[7] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.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