Hoe kan ik JAX configureren om OOM -fouten te voorkomen

1. Schakel PreAllocation uit: Standaard maakt JAX 75% van het totale GPU -geheugen uit. U kunt dit gedrag uitschakelen door de omgevingsvariabele in te stellen `xla_python_client_preallocate = false`. Dit zal het geheugen indien nodig toewijzen, waardoor de kans op OOM -fouten wordt verminderd, maar mogelijk de geheugenfragmentatie verhoogt [1] [3].

2. Pas de geheugenfractie aan: als preallocatie is ingeschakeld, kunt u de fractie van het GPU -geheugen aanpassen dat JAX prealloceert met behulp van `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, waarbij` .xx` het gewenste percentage is. Het verlagen van deze waarde kan helpen OOM -fouten bij het opstarten te voorkomen [1] [3].

3. Gebruik platformallocator: instellen `xla_python_client_allocator = platform` zorgt ervoor dat Jax precies toewijst wat nodig is op aanvraag en ongebruikt geheugen dealloceer. Dit is traag en niet aanbevolen voor algemeen gebruik, maar kan nuttig zijn voor het foutopsporings OOM -problemen of het minimaliseren van geheugengebruik [1] [3].

4. Vermijd gelijktijdige processen: het uitvoeren van meerdere JAX -processen of het gebruik van JAX naast GPU TensorFlow kunnen leiden tot OOM -fouten. Gebruik `xla_python_client_mem_fraction` om geheugen op de juiste manier toe te wijzen voor elk proces of stel` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3] in.

5. Apparaatarrays beheren: zorg ervoor dat `devicearray' -objecten correct worden beheerd. Gebruik `device_get` om gegevens naar de host op te halen en ervoor te zorgen dat er geen verwijzingen naar` devicearray` -objecten overblijven naar gratis apparaatgeheugen [2].

6. Model en gegevens optimaliseren: overweeg om uw model en gegevens te batchen of te optimaliseren om geheugenvereisten te verminderen. Dit kan bijzonder effectief zijn bij het werken met grote datasets of complexe modellen [5].