¿Cuáles son las mejores prácticas para prevenir las fugas de memoria en Jax?

1. Minimizar las referencias innecesarias: las filtraciones de memoria a menudo ocurren cuando las matrices grandes se conservan innecesariamente. Implemente la limpieza adecuada eliminando explícitamente las referencias a grandes matrices cuando ya no son necesarias. Esto se puede lograr estableciendo variables en `ninguno 'después del uso [1].

2. Use `jax.clear_caches ()`: Borrar regularmente cualquier cálculo en caché usando `jax.clear_caches ()` para evitar la acumulación de memoria de los resultados en caché [1].

3. Prevenir la fragmentación de la memoria: la fragmentación de la memoria puede afectar significativamente el rendimiento. Para minimizarlo, preallote matrices cuando sea posible y use actualizaciones en el lugar en lugar de crear nuevas matrices. Operaciones por lotes para reducir la frecuencia de las asignaciones de memoria [1].

4. Monitorear el uso de la memoria: use herramientas de perfil para rastrear el uso de la memoria. Jax proporciona un perfilador de memoria del dispositivo que puede ayudar a identificar las fugas de memoria visualizando los cambios en el uso de la memoria con el tiempo [7].

5. Optimizar las transferencias de dispositivo: minimice las transferencias de dispositivos hostes mediante el grupo de transferencias de datos y realizando múltiples operaciones en el dispositivo antes de transferir los resultados al host [1].

6. Use `jax.jit` sabiamente: mientras` jax.jit` optimiza los cálculos repetidos, asegúrese de que se use de manera efectiva para evitar la asignación de memoria innecesaria durante el proceso de compilación [1].

7. Evite los problemas de despacho asincrónico: al ejecutar múltiples simulaciones en un bucle, asegúrese de que cada iteración se complete antes de comenzar el siguiente para evitar problemas de despacho asíncrono que pueden conducir a saltos de memoria [8].