Mitkä ovat OOM -virheiden yleiset syyt Jaxissa

1. GPU -muistin esikulaatio: Jax Preallloces 75% GPU -muistista oletusarvoisesti, kun ensimmäinen JAX -toimenpide suoritetaan. Tämä voi johtaa OOM -virheisiin, jos järjestelmässä ei ole tarpeeksi muistia. Tämän lieventämiseksi voit säätää ennakkomaksua käyttämällä `xla_python_client_mem_fraction` -ympäristömuuttujaa tai poistamalla käytöstä esittely asettamalla` xla_python_client_prealicacacate = false` [1] [3].

2. Useiden JAX -prosessien suorittaminen samanaikaisesti: Kun useita JAX -prosesseja suoritetaan samanaikaisesti, ne voivat kollektiivisesti kuluttaa enemmän muistia kuin käytettävissä, mikä johtaa OOM -virheisiin. Kunkin prosessin muistifraktion säätäminen tai esikalvojen poistaminen käytöstä voi auttaa hallitsemaan tätä ongelmaa [1] [3].

3. JAX- JA GPU TENSORFLOW -sovellus samanaikaisesti: Sekä Jax- että Tensorflow esittelee GPU -muistin oletuksena, mikä voi aiheuttaa konflikteja ja johtaa OOM -virheisiin. Käyttämällä vain CPU: n tensorflowa tiettyihin tehtäviin tai muistin allokaatioiden säätämiseen voi ratkaista tämän [1] [3].

4. Yhteensopimattomat CUDA- ja CUDNN -versiot: Joskus OOM -virheet eivät ehkä liity suoraan muistiin, mutta voivat johtua CUDA: n ja CUDNN: n välisistä version epäsuhteista, jotka voivat aiheuttaa sisäisiä virheitä, jotka ilmestyvät muisti -ongelmina [5].

5. Muistivuodot tai liiallinen muistin käyttö: JAX -ohjelmat voivat kerätä muistia ajan myötä, jos taulukkoja ei hallita oikein. Jax -laitteen muistiprofiilin käyttäminen voi auttaa tunnistamaan tällaiset ongelmat [7].