Jaké jsou běžné příčiny chyb OOM v JAX

1. Preallokace paměti GPU: Jax Preallocates 75% z celkové paměti GPU ve výchozím nastavení, když je spuštěna první operace JAX. To může vést k chybám OOM, pokud systém nemá dostatek paměti. Chcete -li to zmírnit, můžete upravit preallokační frakci pomocí proměnné prostředí `xla_python_client_mem_fraction` nebo deaktivujte preallokace nastavením` Xla_Python_Client_preallocate = false` [1] [3].

2. Spuštění více procesů JAX souběžně: Když je spuštěno více procesů JAX současně, mohou společně konzumovat více paměti, než je k dispozici, což vede k chybám OOM. Úprava paměťové frakce pro každý proces nebo deaktivace preallokace může pomoci tento problém spravovat [1] [3].

3. Spuštění Jax a GPU Tensorflow souběžně: Jax i TensorFlow Preallocate GPU ve výchozím nastavení, což může způsobit konflikty a vést k chybám OOM. Použití Tensorflow pouze pro určité úkoly nebo úpravy alokací paměti to může vyřešit [1] [3].

4. Nekompatibilní verze CUDA a CUDNN: Někdy se chyby OOM nemusí přímo vztahovat k paměti, ale mohou být způsobeny nesoulady verzí mezi CUDA a CUDNN, což může způsobit interní chyby, které se objevují jako problémy s pamětí [5].

5. Úniky paměti nebo nadměrné využití paměti: programy JAX mohou v průběhu času akumulovat paměť, pokud nejsou pole správně spravována. Použití profileru paměti zařízení Jax může pomoci tyto problémy pomoci [7].