Wie kann ich JAX konfigurieren, um OOM -Fehler zu vermeiden?

1. Deaktivieren Sie die Preallocation: Standardmäßig prealloziert Jax 75% des gesamten GPU -Speichers. Sie können dieses Verhalten deaktivieren, indem Sie die Umgebungsvariable `xla_python_client_preallocate = false` festlegen. Dies wird nach Bedarf das Gedächtnis zuweisen und die Wahrscheinlichkeit von OOM -Fehlern verringern, aber möglicherweise die Gedächtnisfragmentierung erhöht [1] [3].

2. Einstellen Sie die Speicherfraktion: Wenn die Preallokation aktiviert ist, können Sie den Anteil des GPU -Speichers anpassen, den JAX mit `xla_python_client_mem_fraction = .xx` mit` xla_python_client_mem_fraction = .xx`, wobei `.xx` der gewünschte Prozentsatz ist, anpassen. Durch die Senkung dieses Wertes können OOM -Fehler beim Start verhindern [1] [3].

3. Verwenden Sie den Plattformallocator: Einstellen von `xla_python_client_allocator = plattform Dies ist langsam und für den allgemeinen Gebrauch nicht empfohlen, kann jedoch zum Debuggen von OOM -Problemen oder zur Minimierung des Speicherverbrauchs nützlich sein [1] [3].

4. Vermeiden Sie gleichzeitige Prozesse: Ausführen mehrerer JAX -Prozesse oder Verwendung von JAX neben GPU -Tensorflow kann zu OOM -Fehlern führen. Verwenden Sie `xla_python_client_mem_fraction`, um den Speicher für jeden Prozess angemessen zuzuordnen, oder setzen Sie` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Gerätearrays verwalten: Stellen Sie sicher, dass "Devicearray" -Objekte ordnungsgemäß verwaltet werden. Verwenden Sie `Device_get`, um Daten an den Host abzurufen und sicherstellen, dass keine Verweise auf" Devicearray "-Objekte für den freien Gerätespeicher bleiben [2].

6. Modell und Daten optimieren: Erwägen Sie das Stapel oder Optimieren Sie Ihr Modell und Ihre Daten, um die Speicheranforderungen zu reduzieren. Dies kann besonders effektiv sein, wenn sie mit großen Datensätzen oder komplexen Modellen arbeiten [5].