Jak mohu nakonfigurovat Jax, abych se vyhnul chybám OOM

1. Zakázat preallokace: Ve výchozím nastavení JAX Preallocates 75% z celkové paměti GPU. Toto chování můžete deaktivovat nastavením proměnné prostředí `xla_python_client_preallocate = false`. To bude podle potřeby přidělit paměť, což snižuje pravděpodobnost chyb OOM, ale potenciálně zvýšení fragmentace paměti [1] [3].

2. Upravte frakci paměti: Pokud je povolena preallokace, můžete upravit zlomek paměti GPU, kterou JAX Preallocates pomocí `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, kde` .xx` je požadované procento. Snížení této hodnoty může pomoci zabránit chybám OOM při spuštění [1] [3].

3. Použijte alokátor platformy: Nastavení `xla_python_client_allocator = platforma` způsobuje, že JAX přiděluje přesně to, co je potřeba na vyžádání, a vydává se nevyužitou paměť. To je pomalé a nedoporučuje se pro obecné použití, ale může být užitečné pro ladění problémů OOM nebo minimalizaci využití paměti [1] [3].

4. Vyvarujte se souběžných procesů: Spuštění více procesů JAX nebo použití JAX spolu s GPU Tensorflow může vést k chybám OOM. Použijte `xla_python_client_mem_fraction` k náležitě přidělení paměti pro každý proces, nebo nastavte` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Správa polí zařízení: Ujistěte se, že objekty „deviceArray“ jsou správně spravovány. Pomocí `Device_Get` načíst data do hostitele a zajistěte, aby žádné odkazy na objekty„ deviceArray “nezůstaly v paměti volného zařízení [2].

6. Optimalizace modelu a dat: Zvažte dávkování nebo optimalizaci modelu a dat ke snížení požadavků na paměť. To může být zvláště účinné při práci s velkými datovými sadami nebo komplexními modely [5].