Для настройки распределения памяти JAX можно использовать несколько переменных среды:
1. `xla_python_client_preallocate`: эта переменная управляет, является ли JAX Preallocates памятью графического процессора. Установка его на `false` отключает предварительную плату, заставляя JAX распределять память по мере необходимости. Однако это может привести к фрагментации памяти и не всегда может работать, как и ожидалось, в некоторых версиях JAX [1] [3] [5].
2. `xla_python_client_mem_fraction`: эта переменная указывает процент от общей памяти GPU, которую JAX должен предварительно разобраться. Например, установление его на `.10` будет предварительно разложите 10% памяти графического процессора. Это может помочь избежать ошибок по невооказке, но может привести к предупреждениям OOM, если не управляется должным образом [1] [3] [5].
3. Хотя он не рекомендуется для общего использования из -за его медленной производительности, он может быть полезен для отладки или минимизации использования памяти графических процессоров [1] [3].
Эти переменные могут быть установлены перед запуском вашего приложения JAX для настройки поведения распределения памяти. Тем не менее, некоторые пользователи сообщили о непоследовательном поведении с этими настройками в определенных версиях JAX [5] [9].
Цитаты:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://docs.nvidia.com/deeplearning/dali/user-guide/docs/advanced_topics_performance_tuning.html
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://docs.jax.dev/en/latest/installation.html
[5] https://github.com/google/jax/issues/19267
[6] https://www.maplesoft.com/support/help/maple/view.aspx?path=envvar
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[8] https://github.com/google/jax/issues/1491
[9] https://github.com/google/jax/issues/19035
[10] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-allocation