Jak mogę skonfigurować Jax, aby uniknąć błędów OOM

1. Wyłącz PrealLocation: Domyślnie Jax preallokuje 75% całkowitej pamięci GPU. Możesz wyłączyć to zachowanie, ustawiając zmienną środowiskową `XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCOCE = FAIX`. Przydzieli to pamięć w razie potrzeby, zmniejszając prawdopodobieństwo błędów OOM, ale potencjalnie zwiększając fragmentację pamięci [1] [3].

2. Dostosuj ułamek pamięci: Jeśli preallokacja jest włączona, możesz dostosować ułamek pamięci GPU, którą jax preallokatuje za pomocą `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, gdzie` .xx` jest pożądanym procentem. Obniżenie tej wartości może pomóc w zapobieganiu błędom OOM podczas uruchamiania [1] [3].

3. Użyj alokatora platformy: Ustawienie `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCator = Platform` sprawia, że ​​JAX przydziela dokładnie to, co jest potrzebne na żądanie i rozpatrują nieużywaną pamięć. Jest to powolne i nie zalecane do ogólnego użytku, ale może być przydatne do debugowania problemów OOM lub minimalizacji zużycia pamięci [1] [3].

4. Unikaj jednoczesnych procesów: Uruchamianie wielu procesów JAX lub użycie JAX wraz z Tensorflow GPU może prowadzić do błędów OOM. Użyj `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACENT`, aby odpowiednio przydzielić pamięć dla każdego procesu, lub ustaw` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Zarządzaj tablicami urządzeń: Upewnij się, że obiekty „devicearray” są odpowiednio zarządzane. Użyj `device_get`, aby pobierać dane do hosta i upewnij się, że nie ma odniesień do obiektów„ DeviceArray ”pozostają do wolnej pamięci urządzenia [2].

6. Optymalizuj model i dane: Rozważ grupę lub optymalizowanie modelu i danych, aby zmniejszyć wymagania pamięci. Może to być szczególnie skuteczne podczas pracy z dużymi zestawami danych lub złożonymi modelami [5].