JAXのOOMエラーの一般的な原因は何ですか

1. GPUメモリの事前ロールロケーション：Jaxは、最初のJAX操作が実行されたときにデフォルトでGPU総メモリの75％をPreallocateします。これにより、システムに十分なメモリがない場合、OOMエラーが発生する可能性があります。これを緩和するために、 `xla_python_client_mem_fraction`環境変数を使用して事前ロケーション画分を調整するか、` xla_python_client_preallocate = false `[1] [3]を設定することにより、事前ロケーションを無効にすることができます。

2。複数のJAXプロセスを同時に実行する：複数のJAXプロセスが同時に実行されると、利用可能なものよりも多くのメモリを消費し、OOMエラーにつながる可能性があります。各プロセスのメモリ画分を調整したり、事前ロールを無効にしたりすると、この問題を管理するのに役立ちます[1] [3]。

3. JAXとGPUのTensorflowを同時に実行する：JAXとTensorFlowの両方がデフォルトでGPUメモリを実現し、競合を引き起こし、OOMエラーにつながる可能性があります。特定のタスクにCPUのみのTensorflowを使用するか、メモリ割り当てを調整すると、これを解決できます[1] [3]。

4.互換性のないCUDAおよびCUDNNバージョン：OOMエラーがメモリに直接関係しない場合があるが、CUDAとCUDNNの間のバージョンの不一致が原因である場合があります。

5。メモリリークまたは過度のメモリ使用量：Arrayが適切に管理されていない場合、JAXプログラムは時間の経過とともにメモリを蓄積する可能性があります。 JAXデバイスメモリプロファイラーを使用すると、そのような問題を特定するのに役立ちます[7]。