¿Cuáles son las causas comunes de los errores OOM en Jax?

1. Preallocación de la memoria de GPU: Jax preelloce el 75% de la memoria total de GPU por defecto cuando se ejecuta la primera operación Jax. Esto puede conducir a errores OOM si el sistema no tiene suficiente memoria. Para mitigar esto, puede ajustar la fracción de preaclocación utilizando la variable de entorno `xla_python_client_mem_fraction` de la preimpalle estableciendo` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

2. Ejecutando múltiples procesos Jax simultáneamente: cuando se ejecutan múltiples procesos Jax al mismo tiempo, pueden consumir colectivamente más memoria de la disponible, lo que lleva a errores OOM. Ajustar la fracción de memoria para cada proceso o deshabilitar la preimpaluación puede ayudar a administrar este problema [1] [3].

3. Ejecutando Jax y GPU TensorFlow simultáneamente: tanto Jax como TensorFlow preallocan la memoria de GPU por defecto, lo que puede causar conflictos y conducir a errores OOM. El uso de TensorFlow de solo CPU para ciertas tareas o ajustar las asignaciones de memoria puede resolver esto [1] [3].

4. Versiones incompatibles de CUDA y CUDNN: a veces, los errores de OOM pueden no estar directamente relacionados con la memoria, pero podrían deberse a los desajustes de la versión entre CUDA y CUDNN, lo que puede causar errores internos que aparecen como problemas de memoria [5].

5. Fugas de memoria o uso excesivo de memoria: los programas JAX pueden acumular memoria con el tiempo si las matrices no se administran correctamente. El uso del Profiler de memoria del dispositivo JAX puede ayudar a identificar tales problemas [7].