Bellek parçalanması gibi potansiyel sorunlar nedeniyle JAX'ta önlemi devre dışı bırakma istenmiyorsa, göz önünde bulundurabileceğiniz birkaç alternatif vardır:
1. Bellek fraksiyonunu ayarlama: Önceli konumu tamamen devre dışı bırakmak yerine, Jax'ın önceden oluşturduğu GPU belleğinin fraksiyonunu ayarlayabilirsiniz. Bu, `` xla_python_client_mem_fraksiyon 'ortam değişkenini varsayılan%75'ten daha düşük bir değere ayarlayarak yapılır. Örneğin, bunu `0.5 'olarak ayarlamak, toplam GPU belleğinin% 50'sini önceden belirler. Bu yaklaşım, bazı ön plandan yararlanırken bellek dışı hataların azaltılmasına yardımcı olabilir [3] [7].
2. Farklı bir tahsisatçı kullanma: JAX, `xla_python_client_allocator = platform` ayarlayarak farklı bir bellek tahsisatı kullanmanıza izin verir. Bu tahsisat, belleği tam olarak gerektiği gibi tahsis eder ve artık gerekli olmadığında onu ele alır, bu da bellek kullanımını en aza indirmek için yararlı olabilir, ancak daha yavaştır ve genel kullanım için önerilmez [3] [7].
3. Tampon Bağışı: JAX hesaplamalarında bellek kullanımını optimize etmek için arabellek bağışını kullanabilirsiniz. Bu, ek bellek tahsislerine olan ihtiyacını azaltarak, çıkış için belirli giriş tamponlarının yeniden kullanılabileceğini belirtir. Bu, özellikle `Donate_Argnums'un parametresi [5] ile` jax.pmap` veya `jax.jit 'gibi işlevleri kullanırken kullanışlıdır.
4. Manuel bellek yönetimi: Öncelik ile doğrudan ilişkili olmasa da, kullanımdan sonra büyük dizilerin uygun şekilde temizlenmesini sağlayarak belleği manuel olarak yönetir. Bu, büyük nesneleri silmek veya hesaplamaların bellek kullanımını en aza indirecek şekilde yapılandırılmasını sağlamak için `Del` kullanmayı içerebilir.
5. Birden çok işlemi dikkatli çalıştırmak: Birden fazla JAX işlemini aynı anda çalıştırmanız gerekiyorsa, bellek çatışmalarından kaçınmak için her işlem için ayrı GPU'ları kullanmayı düşünün. Bu uygulanabilir değilse, yarış koşullarından kaçınmak için bellek önceden ayar ayarlarını dikkatlice yönetin [10].
Alıntılar:[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-stension-xlaruntimeerror-resource-exhausted-out-out-thin-r when
[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