Kaip galiu sukonfigūruoti JAX, kad išvengtumėte OOM klaidų

1. Išjunkite išankstinį leidimą: Pagal numatytuosius nustatymus „Jax“ išankstinis 75% visos GPU atminties. Galite išjungti tokį elgesį nustatydami aplinkos kintamąjį `xla_python_client_preallocate = false`. Tai paskirs atmintį pagal poreikį, sumažins OOM klaidų tikimybę, tačiau gali padidinti atminties suskaidymą [1] [3].

2. Reguliuokite atminties frakciją: jei įjungta „PrealLocation“, galite pakoreguoti GPU atminties dalį, kurią „Jax“ iš anksto pateikia naudodami „xla_python_client_mem_fraction = .xx“, kur `.xx` yra norimas procentas. Sumažinus šią vertę, galite išvengti OOM klaidų paleidimo metu [1] [3].

3. Naudokite platformos paskirstymą: nustatymas `xla_python_client_allocator = Platform` priverčia JAX paskirstyti tai, ko reikia pareikalavimui, ir sandorių nepanaudotą atmintį. Tai lėtai ir nerekomenduojama naudoti bendro naudojimo, tačiau gali būti naudinga derinant OOM problemas ar sumažinant atminties naudojimą [1] [3].

4. Venkite tuo pačiu metu vykstančių procesų: paleisti kelis „Jax“ procesus arba naudoti JAX kartu su GPU „Tensorflow“ gali sukelti OOM klaidas. Norėdami tinkamai paskirstyti atmintį kiekvienam procesui, naudokite `xla_python_client_mem_fraction` arba nustatykite` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Tvarkykite įrenginių masyvus: įsitikinkite, kad „devicearray“ objektai yra tinkamai valdomi. Norėdami gauti duomenis į pagrindinį kompiuterį, naudokite „device_get“ ir įsitikinkite, kad nėra nuorodų į „devicearray“ objektus, kad būtų galima nemokamai atminties atmintį [2].

6. Optimizuokite modelį ir duomenis: Apsvarstykite savo modelio ir duomenų paketą ar optimizavimą, kad sumažintumėte atminties reikalavimus. Tai gali būti ypač efektyvu dirbant su dideliais duomenų rinkiniais ar sudėtingais modeliais [5].