Cum pot configura JAX pentru a evita erorile OOM

1. Dezactivați preallocarea: În mod implicit, JAX preallocă 75% din memoria totală GPU. Puteți dezactiva acest comportament prin setarea variabilei de mediu `XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = false`. Acest lucru va aloca memoria după cum este necesar, reducând probabilitatea erorilor OOM, dar potențial crește fragmentarea de memorie [1] [3].

2. Reglați fracția de memorie: Dacă preallocarea este activată, puteți ajusta fracția de memorie GPU pe care JAX preallocează folosind `xla_python_client_mem_fracty = .xx`, unde` .xx` este procentul dorit. Scăderea acestei valori poate ajuta la prevenirea erorilor OOM la pornire [1] [3].

3. Utilizați alocatorul platformei: setarea `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = Platform` face ca JAX să aloce exact ceea ce este necesar la cerere și să olochezem memoria neutilizată. Acest lucru este lent și nu este recomandat pentru utilizare generală, dar poate fi util pentru depanarea problemelor OOM sau minimizarea utilizării memoriei [1] [3].

4. Evitați procesele concomitente: Rularea mai multor procese JAX sau utilizarea JAX alături de GPU TensorFlow poate duce la erori OOM. Utilizați `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTIE` pentru a aloca memoria în mod corespunzător pentru fiecare proces, sau setați` XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = false` [1] [3].

5. Gestionați tablourile de dispozitive: asigurați -vă că obiectele `deviceArray` sunt gestionate în mod corespunzător. Utilizați `Device_get` pentru a aduce date către gazdă și asigurați -vă că nu există referiri la obiectele„ deviceArray ”să rămână la memoria dispozitivului gratuit [2].

6. Optimizați modelul și datele: luați în considerare lotarea sau optimizarea modelului și a datelor pentru a reduce cerințele de memorie. Acest lucru poate fi deosebit de eficient atunci când lucrați cu seturi de date mari sau modele complexe [5].