หากปิดการใช้งาน preallocation ใน JAX ไม่เป็นที่ต้องการเนื่องจากปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเช่นการกระจายตัวของหน่วยความจำมีหลายทางเลือกที่คุณสามารถพิจารณาได้:
1. การปรับส่วนหน่วยความจำ: แทนที่จะปิดการวางตำแหน่งทั้งหมดคุณสามารถปรับสัดส่วนของหน่วยความจำ GPU ที่ JAX preallocates สิ่งนี้ทำได้โดยการตั้งค่า `xla_python_client_mem_fraction` ตัวแปรสภาพแวดล้อมเป็นค่าน้อยกว่าค่าเริ่มต้น 75% ตัวอย่างเช่นการตั้งค่าเป็น `0.5` จะ preallocate 50% ของหน่วยความจำ GPU ทั้งหมด วิธีการนี้สามารถช่วยลดข้อผิดพลาดนอกหน่วยความจำในขณะที่ยังคงได้รับประโยชน์จากการตั้งค่าล่วงหน้า [3] [7]
2. การใช้เครื่องปันส่วนที่แตกต่างกัน: JAX ช่วยให้คุณใช้หน่วยความจำที่แตกต่างกันโดยการตั้งค่า `xla_python_client_allocator = platform` การจัดสรรนี้จัดสรรหน่วยความจำให้ตรงตามที่ต้องการและจัดการเมื่อไม่ต้องการอีกต่อไปซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับการลดการใช้หน่วยความจำ แต่ช้าลงและไม่แนะนำสำหรับการใช้งานทั่วไป [3] [7]
3. การบริจาคบัฟเฟอร์: เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำภายในการคำนวณ JAX คุณสามารถใช้การบริจาคบัฟเฟอร์ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุว่าบัฟเฟอร์อินพุตบางอย่างสามารถนำกลับมาใช้ใหม่เพื่อลดความจำเป็นในการจัดสรรหน่วยความจำเพิ่มเติม สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อใช้ฟังก์ชั่นเช่น `jax.pmap` หรือ` jax.jit` กับพารามิเตอร์ `donate_argnums '[5]
4. การจัดการหน่วยความจำด้วยตนเอง: ในขณะที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับ preallocation การจัดการหน่วยความจำด้วยตนเองโดยทำให้มั่นใจว่ามีการทำความสะอาดอาร์เรย์ขนาดใหญ่อย่างเหมาะสมหลังการใช้งานสามารถช่วยป้องกันปัญหาหน่วยความจำ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการใช้ `del` เพื่อลบวัตถุขนาดใหญ่หรือทำให้มั่นใจว่าการคำนวณมีโครงสร้างเพื่อลดการใช้หน่วยความจำ
5. การใช้งานหลายกระบวนการด้วยความระมัดระวัง: หากคุณต้องการเรียกใช้กระบวนการ JAX หลายกระบวนการให้ลองใช้ GPUs แยกต่างหากสำหรับแต่ละกระบวนการเพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งของหน่วยความจำ หากสิ่งนี้ไม่สามารถทำได้ให้จัดการการตั้งค่า preallocation หน่วยความจำอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงสภาพการแข่งขัน [10]
การอ้างอิง:[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_allocation.html
[4] https://stackoverflow.com/questions/74143812/jaxlib-xla-extens
[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_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