Các nguyên nhân phổ biến của lỗi OOM trong JAX là gì

1. Sự phân bổ của bộ nhớ GPU: JAX PREALLOCATE 75% tổng số bộ nhớ GPU theo mặc định khi hoạt động JAX đầu tiên được chạy. Điều này có thể dẫn đến lỗi OOM nếu hệ thống không có đủ bộ nhớ. Để giảm thiểu điều này, bạn có thể điều chỉnh phân số preallocation bằng cách sử dụng biến môi trường `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION` hoặc vô hiệu hóa PREALLOCING bằng cách đặt` XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = false` [1] [3].

2. Chạy nhiều quy trình JAX đồng thời: Khi nhiều quy trình JAX được chạy cùng một lúc, chúng có thể cùng nhau tiêu thụ nhiều bộ nhớ hơn so với có sẵn, dẫn đến lỗi OOM. Điều chỉnh phân số bộ nhớ cho từng quy trình hoặc vô hiệu hóa PRELLACION có thể giúp quản lý vấn đề này [1] [3].

3. Chạy đồng thời JAX và GPU TensorFlow: cả JAX và Tensorflow Preallocation bộ nhớ GPU theo mặc định, có thể gây ra xung đột và dẫn đến lỗi OOM. Sử dụng tenorflow chỉ dành cho CPU cho một số tác vụ nhất định hoặc điều chỉnh phân bổ bộ nhớ có thể giải quyết điều này [1] [3].

4. Các phiên bản Cuda và Cudnn không tương thích: Đôi khi, các lỗi OOM có thể không liên quan trực tiếp đến bộ nhớ nhưng có thể là do sự không phù hợp giữa phiên bản giữa CUDA và CUDNN, có thể gây ra lỗi nội bộ xuất hiện dưới dạng vấn đề bộ nhớ [5].

5. Rò rỉ bộ nhớ hoặc sử dụng bộ nhớ quá mức: Các chương trình JAX có thể tích lũy bộ nhớ theo thời gian nếu các mảng không được quản lý đúng cách. Sử dụng trình cấu hình bộ nhớ thiết bị JAX có thể giúp xác định các vấn đề như vậy [7].