كيف يمكنني تكوين Jax لتجنب أخطاء OOM

1. تعطيل preallocation: بشكل افتراضي ، Jax Preallocates 75 ٪ من إجمالي ذاكرة وحدة معالجة الرسومات. يمكنك تعطيل هذا السلوك عن طريق تعيين متغير البيئة `xla_python_client_preallocate = false`. سيخصص هذا الذاكرة حسب الحاجة ، مما يقلل من احتمال حدوث أخطاء OOM ولكن من المحتمل أن تزيد من تجزئة الذاكرة [1] [3].

2. ضبط جزء الذاكرة: إذا تم تمكين preallocation ، فيمكنك ضبط جزء ذاكرة GPU التي preallocates jax باستخدام `xla_python_client_mem_fraction = .xx` ، حيث` .xx` هي النسبة المئوية المطلوبة. يمكن أن يساعد خفض هذه القيمة في منع أخطاء OOM عند بدء التشغيل [1] [3].

3. استخدم مخصصات النظام الأساسي: إعداد `xla_python_client_allocator = platform` يجعل Jax تخصيصًا بالضبط ما هو مطلوب عند الطلب وتخصيص الذاكرة غير المستخدمة. هذا بطيء ولا ينصح به للاستخدام العام ولكن يمكن أن يكون مفيدًا لمشكلات تصحيح الأخطاء أو التقليل من استخدام الذاكرة [1] [3].

4. تجنب العمليات المتزامنة: يمكن أن يؤدي تشغيل عمليات Jax المتعددة أو استخدام Jax إلى جانب GPU TensorFlow إلى أخطاء OOM. استخدم `xla_python_client_mem_fraction` لتخصيص الذاكرة بشكل مناسب لكل عملية ، أو تعيين` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. إدارة صفائف الأجهزة: تأكد من إدارة كائنات `devicearray` بشكل صحيح. استخدم `device_get` لجلب البيانات إلى المضيف والتأكد من عدم وجود إشارات إلى كائنات devicearray` تظل لذاكرة الجهاز المجانية [2].

6. تحسين النموذج والبيانات: فكر في الدفع أو تحسين النموذج والبيانات لتقليل متطلبات الذاكرة. يمكن أن يكون هذا فعالًا بشكل خاص عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو النماذج المعقدة [5].