Quais são as causas comuns dos erros de OOM em Jax

1. Pré -consolação da memória da GPU: Jax pré -allocata 75% da memória total da GPU por padrão quando a primeira operação JAX é executada. Isso pode levar a erros de OOM se o sistema não tiver memória suficiente. Para mitigar isso, você pode ajustar a fração de pré -alocação usando a variável `xla_python_client_mem_fraction` ambiente ou desativar pré -allocação definindo` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

2. Executando vários processos JAX simultaneamente: quando vários processos JAX são executados ao mesmo tempo, eles podem consumir coletivamente mais memória do que disponíveis, levando a erros de OOM. Ajustar a fração da memória para cada processo ou desativar a pré -allocação pode ajudar a gerenciar esse problema [1] [3].

3. Executando o TensorFlow JAX e GPU simultaneamente: Jax e Tensorflow pré -reallocate a memória da GPU por padrão, o que pode causar conflitos e levar a erros de OOM. Usando o TensorFlow somente para CPU para determinadas tarefas ou o ajuste de alocações de memória pode resolver isso [1] [3].

4. Versões incompatíveis de CUDA e CUDNN: Às vezes, os erros de OOM podem não estar diretamente relacionados à memória, mas podem ser devido a incompatibilidades de versão entre CUDA e CUDNN, que podem causar erros internos que aparecem como problemas de memória [5].

5. Vazamentos de memória ou uso excessivo da memória: os programas JAX podem acumular memória ao longo do tempo se as matrizes não forem gerenciadas adequadamente. O uso do Profiler de memória do dispositivo JAX pode ajudar a identificar esses problemas [7].