OOMエラーを回避するようにJAXを構成するにはどうすればよいですか

1。事前ロケーションの無効化：デフォルトでは、JaxはGPUの総メモリの75％をPreallocateします。環境変数 `xla_python_client_preallocate = false`を設定することにより、この動作を無効にできます。これにより、必要に応じてメモリが割り当てられ、OOMエラーの可能性が減りますが、メモリの断片化が増加する可能性があります[1] [3]。

2。メモリの割合を調整します：PrealLocationが有効になっている場合、 `xla_python_client_mem_fraction = .xx`を使用してjax preallocatesがgpuメモリの割合を調整できます。この値を下げると、起動時のOOMエラーを防ぐのに役立ちます[1] [3]。

3.プラットフォームアロケーターを使用： `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = Platform`の設定JAXは、オンデマンドで必要なものを正確に割り当て、未使用のメモリを扱います。これは遅く、一般的な使用には推奨されませんが、OOMの問題をデバッグしたり、メモリの使用量を最小限に抑えるのに役立ちます[1] [3]。

4.同時プロセスを避けます：複数のJAXプロセスを実行するか、GPU Tensorflowと一緒にJAXを使用すると、OOMエラーが発生する可能性があります。 `xla_python_client_mem_fraction`を使用して、各プロセスにメモリを適切に割り当てるか、` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3]を設定します。

5.デバイス配列の管理：「Devicearray」オブジェクトが適切に管理されていることを確認します。 `device_get`を使用してホストにデータを取得し、「Devicearray」オブジェクトへの参照が無料のデバイスメモリに残っていないことを確認します[2]。

6.モデルとデータの最適化：モデルとデータのバッチまたは最適化を検討して、メモリ要件を削減します。これは、大規模なデータセットまたは複雑なモデルを使用する場合に特に効果的です[5]。