Melyek az OOM hibák gyakori okai a JAX -ben

1. 1. A GPU memória előzetes elhelyezése: A JAX Prealloces a teljes GPU -memória 75% -át alapértelmezés szerint, amikor az első JAX művelet fut. Ez OOM hibákhoz vezethet, ha a rendszernek nincs elegendő memóriája. Ennek enyhítéséhez beállíthatja a Preallocation frakciót az `xla_python_client_mem_fraction` környezeti változó használatával, vagy letilthatja a preallokációt az` xla_python_client_preallocate = false "beállításával, [1] [3].

2. A többszörös JAX folyamatok futtatása egyidejűleg: Ha egyszerre több JAX folyamatot futtatnak, akkor együttesen több memóriát fogyaszthatnak, mint amennyire rendelkezésre állnak, ami OOM hibákat eredményez. A memóriafrakció beállítása az egyes folyamatokhoz vagy az előnylás letiltása elősegítheti ezt a problémát [1] [3].

3. A JAX és a GPU TensorFlow futtatása egyidejűleg: A JAX és a TensorFlow Preallocate GPU memória alapértelmezés szerint, amelyek konfliktusokat okozhatnak és OOM hibákat okozhatnak. Csak a CPU-nál használható TensorFlow használata bizonyos feladatokhoz vagy a memória allokációk beállításához oldhatja meg ezt [1] [3].

4. Összeegyeztethetetlen CUDA és CUDNN verziók: Az OOM hibái néha nem kapcsolódnak közvetlenül a memóriához, hanem a CUDA és a CUDNN közötti verzió eltérések miatt lehetnek, amelyek olyan belső hibákat okozhatnak, amelyek memória problémájaként jelentkeznek [5].

5. Memóriaszivárgás vagy túlzott memóriafelhasználás: A JAX programok idővel felhalmozhatják a memóriát, ha a tömbök nem megfelelően kezelik. A Jax Device memória profilozó használata segíthet azonosítani az ilyen problémákat [7].