JAX中OOM错误的常见原因是什么

1。gpu内存的预关注：默认情况下，默认情况下，jax预处理总GPU内存的75％。如果系统没有足够的内存，这可能会导致OOM错误。为了减轻这种情况，您可以使用`xla_python_client_mem_fraction`环境变量或通过设置`XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = false = false = false = falsing = falsing = falsing = 1] [3]来调整预密分数。

2。同时运行多个JAX进程：当同时运行多个JAX进程时，它们可能会集体消耗的内存比可用的更多，从而导致OOM错误。调整每个过程的内存分数或禁用预设可以帮助管理此问题[1] [3]。

3。同时运行JAX和GPU TensorFlow：默认情况下JAX和TensorFlow PREALLOCE GPU内存，这可能会导致冲突并导致OOM错误。使用仅CPU的张力流进行某些任务或调整内存分配可以解决此[1] [3]。

4。不兼容的CUDA和CUDNN版本：有时，OOM错误可能与内存直接相关，但可能是由于Cuda和Cudnn之间的版本不匹配所致，这可能会导致内部错误显示为内存问题[5]。

5。内存泄漏或过多的内存使用情况：如果数组不正确管理，JAX程序可以随着时间的推移积累内存。使用JAX设备存储器参考器可以帮助识别此类问题[7]。