Kādi ir izplatītie OOM kļūdu cēloņi Jax

1. GPU atmiņas preallatikācija: Jax preallocates 75% no kopējās GPU atmiņas pēc noklusējuma, kad tiek palaista pirmā Jax darbība. Tas var izraisīt OOM kļūdas, ja sistēmai nav pietiekami daudz atmiņas. Lai to mazinātu, jūs varat pielāgot preallocation frakciju, izmantojot `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTY` Vides mainīgu vai atspējotu prealLocation, iestatot` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

2. Vairāku JAX procesu palaišana vienlaikus: ja vienlaikus tiek veikti vairāki Jax procesi, tie var kolektīvi patērēt vairāk atmiņas nekā pieejami, izraisot OOM kļūdas. Atmiņas frakcijas pielāgošana katram procesam vai preallatikācijas atspējošana var palīdzēt pārvaldīt šo problēmu [1] [3].

3. JAX un GPU Tensorflow vadīšana vienlaikus: gan Jax, gan Tensorflow preallocate GPU atmiņa pēc noklusējuma, kas var izraisīt konfliktus un izraisīt OOM kļūdas. Izmantojot tikai CPU Tensorflow dažiem uzdevumiem vai atmiņas sadales pielāgošana, var to atrisināt [1] [3].

4. Nesaderīgas CUDA un CUDNN versijas: Dažreiz OOM kļūdas var nebūt tieši saistītas ar atmiņu, bet tās varētu būt saistītas ar versijas neatbilstību starp CUDA un CUDNN, kas var izraisīt iekšējas kļūdas, kas parādās kā atmiņas problēmas [5].

5. Atmiņas noplūdes vai pārmērīga atmiņas lietošana: Jax programmas laika gaitā var uzkrāt atmiņu, ja masīvi netiek pareizi pārvaldīti. Jax ierīces atmiņas profilētāja izmantošana var palīdzēt noteikt šādas problēmas [7].