Hur kan jag konfigurera Jax för att undvika oom -fel

1. Inaktivera PrealLocation: Som standard, Jax Preallocates 75% av det totala GPU -minnet. Du kan inaktivera detta beteende genom att ställa in miljövariabeln `xla_python_client_preallocate = falsk`. Detta kommer att fördela minne vid behov, vilket minskar sannolikheten för OOM -fel men potentiellt ökar minnesfragmenteringen [1] [3].

2. Justera minnesfraktionen: Om PrealLocation är aktiverad kan du justera fraktionen av GPU -minne som Jax Preallocates med `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION = .xx`, där` .xx 'är den önskade procentsatsen. Att sänka detta värde kan hjälpa till att förhindra OOM -fel vid start [1] [3].

3. Använd plattformsallokator: Ställa in `xla_python_client_allocator = Platform` gör att JAX tilldelar exakt vad som behövs på begäran och hanterar oanvänt minne. Detta är långsamt och rekommenderas inte för allmänt bruk men kan vara användbart för att felsöka OOM -problem eller minimera minnesanvändningen [1] [3].

4. Undvik samtidiga processer: Att köra flera JAX -processer eller använda JAX tillsammans med GPU -tensorflödet kan leda till OOM -fel. Använd `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION` för att tilldela minne på lämpligt sätt för varje process, eller ställ in` XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = FALSE` [1] [3].

5. Hantera enhetsuppsättningar: Se till att "DeviceArray" -objekt hanteras korrekt. Använd `Device_Get 'för att hämta data till värden och se till att inga referenser till` devicearray' objekt återstår till fritt enhetsminne [2].

6. Optimera modell och data: Överväg att batcha eller optimera din modell och data för att minska minneskraven. Detta kan vara särskilt effektivt när man arbetar med stora datasätt eller komplexa modeller [5].