Как я могу настроить JAX, чтобы избежать ошибок OOM

1. Отключить предварительную среду: по умолчанию JAX предварительно предвещает 75% от общей памяти GPU. Вы можете отключить это поведение, установив переменную среды `xla_python_client_preallocate = false`. Это будет выделять память по мере необходимости, уменьшая вероятность ошибок OOM, но потенциально увеличивает фрагментацию памяти [1] [3].

2. Регулируйте фракцию памяти: если предварительно включена, вы можете настроить долю памяти GPU, которая Jax Preallocates, используя `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, где` .xx` - желаемый процент. Снижение этого значения может помочь предотвратить ошибки OOM при запуске [1] [3].

3. Используйте Allocator платформы: настройка `xla_python_client_allocator = Platform 'заставляет JAX именно выделять то, что необходимо по требованию, а неиспользованная память Deallocate. Это медленно и не рекомендуется для общего использования, но может быть полезно для отладки проблем OOM или минимизации использования памяти [1] [3].

4. Избегайте параллельных процессов: запуск нескольких процессов JAX или использование JAX вместе с TensorFlow GPU может привести к ошибкам OOM. Используйте `xla_python_client_mem_fraction` для надлежащего распределения памяти для каждого процесса или установите` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Управление массивами устройств: убедитесь, что объекты `devicearray 'правильно управляются. Используйте `device_get`, чтобы принести данные на хост и не убедитесь, что нет ссылок на объекты` devicearray`, остаются на бесплатную память устройства [2].

6. Оптимизируйте модель и данные: рассмотрите пакетирование или оптимизацию вашей модели и данных, чтобы уменьшить требования к памяти. Это может быть особенно эффективно при работе с большими наборами данных или сложными моделями [5].