Como posso configurar o JAX para evitar erros de OOM

1. Desativar pré -allocação: por padrão, Jax pré -allocata 75% da memória total da GPU. Você pode desativar esse comportamento definindo a variável de ambiente `xla_python_client_preallocate = false`. Isso alocará a memória conforme necessário, reduzindo a probabilidade de erros de OOM, mas potencialmente aumentando a fragmentação da memória [1] [3].

2. Ajuste a fração da memória: se a pré -alocação estiver ativada, você poderá ajustar a fração da memória da GPU que o JAX pré -allocata usando `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, onde` .xx` é a porcentagem desejada. Abaixar esse valor pode ajudar a evitar erros de OOM na inicialização [1] [3].

3. Use a plataforma alocadora: configurar `xla_python_client_allocator = plataform` faz Jax alocar exatamente o que é necessário sob demanda e desalocar memória não utilizada. Isso é lento e não recomendado para uso geral, mas pode ser útil para depurar problemas de OOM ou minimizar o uso da memória [1] [3].

4. Evite processos simultâneos: executar vários processos JAX ou usar o JAX ao lado do GPU Tensorflow pode levar a erros de OOM. Use `xla_python_client_mem_fraction` para alocar a memória adequadamente para cada processo ou definir` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Gerencie as matrizes de dispositivos: verifique se os objetos `deviceArray` são gerenciados adequadamente. Use `device_get` para buscar dados no host e garantir que não haja referências a objetos` devicearray` permanecem na memória gratuita do dispositivo [2].

6. Otimize o modelo e os dados: Considere em lote ou otimizando seu modelo e dados para reduzir os requisitos de memória. Isso pode ser particularmente eficaz ao trabalhar com grandes conjuntos de dados ou modelos complexos [5].