Kuinka voin määrittää JAX: n välttämään OOM -virheitä

1. Poista esikulmio: Oletuksena Jax Preallloces 75% GPU -muistista. Voit poistaa tämän käyttäytymisen käytöstä asettamalla ympäristömuuttujan `xla_python_client_prealocacate = false`. Tämä jakaa muistin tarpeen mukaan, mikä vähentää OOM -virheiden todennäköisyyttä, mutta mahdollisesti lisää muistin pirstoutumista [1] [3].

2. Säädä muistifraktio: Jos esilaivotus on käytössä, voit säätää GPU -muistin osuutta, jonka Jax PreAlllocates käyttää `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, missä` .xx` on haluttu prosenttiosuus. Tämän arvon alentaminen voi auttaa estämään OOM -virheitä käynnistyksen yhteydessä [1] [3].

3. Käytä Platform Allocator -sovellusta: `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = Platform` -asetus tekee Jaxista tarkalleen, mitä tarvitaan pyynnöstä ja jakamaan käyttämätön muistin. Tämä on hidasta eikä sitä suositella yleiseen käyttöön, mutta voi olla hyödyllistä OOM -ongelmien virheenkorjaamisessa tai muistin käytön minimoimisessa [1] [3].

4 Käytä `xla_python_client_mem_fraction` muistin allokoimiseksi asianmukaisesti jokaiselle prosessille tai aseta` xla_python_client_prealocacate = false` [1] [3].

5. Hallitse laitejärjestelmiä: Varmista, että "DevicArray" -kohteita hallitaan asianmukaisesti. Käytä `Device_Get` saadaksesi tietoja isäntälle ja varmista, että viittauksia` devicArray` -objekteihin pysyvät vapaassa laitemuistissa [2].

6. Malli ja tiedot optimoivat: Harkitse mallin ja datan eristämistä tai optimointia muistin vaatimusten vähentämiseksi. Tämä voi olla erityisen tehokasta, kun työskentelet suurten tietojoukkojen tai monimutkaisten mallien kanssa [5].