Quelles sont les causes communes des erreurs OOM dans Jax

1. PRÉLLOCATION DE LA MÉMOIRE GPU: JAX préallez 75% de la mémoire GPU totale par défaut lorsque la première opération JAX est exécutée. Cela peut entraîner des erreurs OOM si le système n'a pas assez de mémoire. Pour atténuer cela, vous pouvez ajuster la fraction de préallocation à l'aide de la variable d'environnement `xla_python_client_mem_fraction` ou désactiver la préallocation en définissant` xla_python_client_prealLocate = false` [1] [3].

2. Exécution simultanément des processus JAX: lorsque plusieurs processus JAX sont exécutés en même temps, ils peuvent collectivement consommer plus de mémoire que disponibles, conduisant à des erreurs OOM. L'ajustement de la fraction de mémoire pour chaque processus ou la préallocation de désactivation peut aider à gérer ce problème [1] [3].

3. Exécution simultanément JAX et GPU TensorFlow: Jax et TensorFlow préalent la mémoire GPU par défaut, ce qui peut provoquer des conflits et conduire à des erreurs OOM. L'utilisation de TensorFlow de CPU uniquement pour certaines tâches ou de l'ajustement des allocations de mémoire peut résoudre ce [1] [3].

4. Versions CUDA et CUDNN incompatibles: Parfois, les erreurs OOM peuvent ne pas être directement liées à la mémoire mais peuvent être dues à des décalages de version entre CUDA et CUDNN, ce qui peut provoquer des erreurs internes qui apparaissent comme des problèmes de mémoire [5].

5. Fuites de mémoire ou utilisation excessive de la mémoire: les programmes JAX peuvent accumuler de la mémoire au fil du temps si les tableaux ne sont pas correctement gérés. L'utilisation du profileur de mémoire de périphérique JAX peut aider à identifier ces problèmes [7].