Come posso configurare Jax per evitare errori OOM

1. Disabilita la preallocazione: per impostazione predefinita, Jax prealloca il 75% della memoria totale della GPU. È possibile disabilitare questo comportamento impostando la variabile di ambiente `xla_python_client_prealloco = false`. Ciò assegnerà la memoria secondo necessità, riducendo la probabilità di errori OOM ma potenzialmente aumentando la frammentazione della memoria [1] [3].

2. Regola frazione di memoria: se la preallocazione è abilitata, è possibile regolare la frazione della memoria GPU che Jax prealloca usando `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, dove` .xx` è la percentuale desiderata. Abbassare questo valore può aiutare a prevenire gli errori OOM all'avvio [1] [3].

3. Usa Allocatore della piattaforma: Impostazione `xla_python_client_allocator = Platform` fa allocare Jax esattamente ciò che è necessario su richiesta e deallocali memoria inutilizzata. Questo è lento e non raccomandato per uso generale, ma può essere utile per il debug di problemi OOM o minimizzare l'utilizzo della memoria [1] [3].

4. Evitare i processi simultanei: l'esecuzione di più processi JAX o l'uso di Jax insieme a Tensorflow GPU può portare a errori OOM. Utilizzare `xla_python_client_mem_fraction` per allocare la memoria in modo appropriato per ogni processo, oppure impostare` xla_python_client_prealloco = false` [1] [3].

5. Gestire gli array di dispositivi: assicurarsi che gli oggetti `Devicearray` siano gestiti correttamente. Utilizzare `dispositivo_get` per recuperare i dati sull'host e assicurarsi che nessun riferimento agli oggetti" Devicearray "rimanga per liberare la memoria del dispositivo [2].

6. Ottimizzare il modello e i dati: prendere in considerazione il raggio o l'ottimizzazione del modello e dei dati per ridurre i requisiti di memoria. Questo può essere particolarmente efficace quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni o modelli complessi [5].