في Jax ، يمكن أن تحدث أخطاء خارج الذاكرة (OOM) بسبب عدة أسباب شائعة:
1. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أخطاء OOM إذا لم يكن لدى النظام ذاكرة كافية. للتخفيف من هذا ، يمكنك ضبط جزء preallocation باستخدام `xla_python_client_mem_fraction` البيئة المتغير أو تعطيل preallocation عن طريق تعيين` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].
2. تشغيل عمليات JAX المتعددة بشكل متزامن: عندما يتم تشغيل عمليات JAX المتعددة في نفس الوقت ، قد تستهلك مجتمعة ذاكرة أكثر من متوفرة ، مما يؤدي إلى أخطاء OOM. يمكن أن يساعد ضبط جزء الذاكرة لكل عملية أو تعطيل preallocation في إدارة هذه المشكلة [1] [3].
3. تشغيل Jax و GPU TensorFlow بشكل متزامن: كل من Jax و Tensorflow Preallocate GPU ذاكرة افتراضيًا ، والتي يمكن أن تسبب تعارضات وتؤدي إلى أخطاء OOM. باستخدام Tensorflow CPU فقط لمهام معينة أو ضبط تخصيصات الذاكرة يمكن أن يحل هذا [1] [3].
4. إصدارات CUDA و CUDNN غير المتوافقة: في بعض الأحيان ، قد لا تكون أخطاء OOM مرتبطة مباشرة بالذاكرة ولكن قد تكون بسبب عدم تطابق الإصدار بين CUDA و CUDNN ، والتي يمكن أن تسبب أخطاء داخلية تظهر كمسائل للذاكرة [5].
5. تسريبات الذاكرة أو استخدام الذاكرة المفرطة: يمكن لبرامج Jax أن تتراكم الذاكرة بمرور الوقت إذا لم تتم إدارة المصفوفات بشكل صحيح. يمكن أن يساعد استخدام Profiler لذاكرة الجهاز Jax في تحديد مثل هذه المشكلات [7].
الاستشهادات:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://dzone.com/articles/root-causes-of-od-issues-in-java-containers
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://www.ibm.com/support/pages/4-general-reasons-
[5] https://stackoverflow.com/questions/77065313/jax-produces-memory-error-for-simple-program-on-gpu
[6] https://stackoverflow.com/questions/15462192/jax-ws-soaphandler-with-large-messages-outofmemoryerror
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[8] https://github.com/google/jax/issues/3687
[9] https://discourse.pymc.io/t/out-of-memory-when-using-pm-sampling-jax-sample-blackjax-nuts/11544