I JAX kan fel utanför minnet (OOM) uppstå på grund av flera vanliga orsaker:
1. Preallocation of GPU Memory: JAX Preallocates 75% av det totala GPU -minnet som standard när den första JAX -operationen körs. Detta kan leda till OOM -fel om systemet inte har tillräckligt med minne. För att mildra detta kan du justera preallokationsfraktionen med hjälp av "xla_python_client_mem_fraktion" -miljövariabel eller inaktivera preallokation genom att ställa in `xla_python_client_preallocat = falsk` [1] [3].
2. Kör flera JAX -processer samtidigt: När flera JAX -processer körs samtidigt kan de kollektivt konsumera mer minne än tillgängligt, vilket leder till OOM -fel. Att justera minnesfraktionen för varje process eller inaktivera PrealLocation kan hjälpa till att hantera problemet [1] [3].
3. Kör JAX och GPU TensorFlow samtidigt: Både JAX och TensorFlow Preallocate GPU -minne som standard, vilket kan orsaka konflikter och leda till OOM -fel. Att använda CPU-endast tensorflöde för vissa uppgifter eller justering av minnesallokeringar kan lösa detta [1] [3].
4. Inkompatibla cuda- och CUDNN -versioner: Ibland kanske OOM -fel inte är direkt relaterade till minnet men kan bero på versionens felanpassningar mellan CUDA och CUDNN, vilket kan orsaka interna fel som visas som minnesproblem [5].
5. Minnesläckor eller överdriven minnesanvändning: JAX -program kan samla minne över tid om matriser inte hanteras korrekt. Att använda JAX -enhetsminnesprofilen kan hjälpa till att identifiera sådana problem [7].
Citeringar:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://dzone.com/articles/root-causes-of-oom-sises-in-java-containers
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
]
[5] https://stackoverflow.com/questions/77065313/jax-produces-memory-error-for-simple-program-on-gpu
]
[7] https://docs.jax.dev/en/latest/device_memory_profiling.html
[8] https://github.com/google/jax/issues/3687
]