¿Cómo puedo configurar Jax para evitar errores OOM?

1. Desactivar la pre -prevalencia: por defecto, Jax preelloce el 75% de la memoria total de la GPU. Puede deshabilitar este comportamiento estableciendo la variable de entorno `xla_python_client_preallocate = false`. Esto asignará la memoria según sea necesario, reduciendo la probabilidad de errores OOM pero potencialmente aumentando la fragmentación de la memoria [1] [3].

2. Ajuste la fracción de memoria: si se habilita la preellocación, puede ajustar la fracción de la memoria de GPU que Jax preelloce usando `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, donde` .xx` es el porcentaje deseado. Bajar este valor puede ayudar a prevenir errores OOM al inicio [1] [3].

3. Use el asignador de plataforma: configuración de `xla_python_client_allocator = Plataforma` hace que Jax asigne exactamente lo que se necesita a pedido y repara la memoria no utilizada. Esto es lento y no se recomienda para uso general, pero puede ser útil para depurar problemas de OOM o minimizar el uso de la memoria [1] [3].

4. Evite los procesos concurrentes: ejecutar múltiples procesos Jax o usar Jax junto con GPU TensorFlow puede conducir a errores OOM. Use `xla_python_client_mem_fraction` para asignar la memoria adecuadamente para cada proceso, o establecer` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Administre las matrices de dispositivos: asegúrese de que los objetos 'DeviCearray' se administren correctamente. Use `dispositivo_get` para obtener datos en el host y asegure que no hay referencias a objetos 'DeviCearray` que sigan siendo la memoria del dispositivo libre [2].

6. Optimizar el modelo y los datos: considere el lote u optimizar su modelo y datos para reducir los requisitos de memoria. Esto puede ser particularmente efectivo cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos o modelos complejos [5].