Для налаштування розподілу пам'яті JAX можна використовувати кілька змінних середовища:
1. `Xla_python_client_preallocate`: ця змінна контролює, чи jax preallocates gupu пам'яті. Встановивши його на `false`, відключає попереднє розподіл, внаслідок чого JAX виділяє пам'ять за потребою. Однак це може призвести до фрагментації пам'яті і не завжди може працювати, як очікувалося в деяких версіях JAX [1] [3] [5].
2. `Xla_python_client_mem_fraction`: Ця змінна вказує відсоток загальної пам'яті GPU, яку повинен попередньо передати. Наприклад, встановивши його на `. Це може допомогти уникнути помилок поза пам’яттю, але може призвести до попереджень OOM, якщо не керуватися належним чином [1] [3] [5].
3. `Xla_python_client_allocator = платформа ': Цей параметр змушує JAX виділити саме те, що потрібно на вимогу та пам'яті, яка більше не потрібна. Хоча це не рекомендується для загального використання завдяки повільній продуктивності, він може бути корисним для налагодження або мінімізації використання пам'яті GPU [1] [3].
Ці змінні можна встановити перед запуском програми JAX, щоб налаштувати свою поведінку розподілу пам'яті. Однак деякі користувачі повідомили про непослідовну поведінку з цими налаштуваннями у певних версіях JAX [5] [9].
Цитати:[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/isissue/1491
[9] https://github.com/google/jax/isissue/19035
[10] https://stackoverflow.com/questions/73322760/jax-gpu-memory-usage-even-with-cpu-allocation