Care sunt cauzele comune ale erorilor OOM în JAX

1.. Preallocarea memoriei GPU: JAX preallocă 75% din memoria totală GPU în mod implicit atunci când este rulată prima operație JAX. Acest lucru poate duce la erori OOM dacă sistemul nu are suficientă memorie. Pentru a atenua acest lucru, puteți ajusta fracția de preallocare folosind variabila de mediu `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTIE` sau dezactivați preallocarea prin setarea` XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = false` [1] [3].

2. Rularea mai multor procese JAX concomitent: Când mai multe procese JAX sunt rulate în același timp, acestea pot consuma colectiv mai multă memorie decât este disponibil, ceea ce duce la erori OOM. Reglarea fracției de memorie pentru fiecare proces sau dezactivarea prealizării poate ajuta la gestionarea acestei probleme [1] [3].

3. Running JAX și GPU TensorFlow concomitent: atât JAX, cât și TensorFlow PreAllocare Memoria GPU în mod implicit, care poate provoca conflicte și poate duce la erori OOM. Utilizarea fluxului de tensiune numai pentru CPU pentru anumite sarcini sau ajustarea alocărilor de memorie poate rezolva aceasta [1] [3].

4. Versiuni incompatibile CUDA și CUDNN: Uneori, erorile OOM s -ar putea să nu fie direct legate de memorie, dar s -ar putea datora nepotrivirilor de versiune între CUDA și CUDNN, care pot provoca erori interne care apar ca probleme de memorie [5].

5. Scurgeri de memorie sau utilizarea excesivă a memoriei: programele JAX pot acumula memorie în timp dacă tablourile nu sunt gestionate în mod corespunzător. Utilizarea profilului de memorie a dispozitivului JAX poate ajuta la identificarea acestor probleme [7].