Ako môžem nakonfigurovať JAX, aby sa predišlo chybám OOM

1. Zakázať predbežnú hodnotu: V predvolenom nastavení Jax predbežne 75% z celkovej pamäte GPU. Toto správanie môžete zakázať nastavením premennej prostredia `xla_python_client_preallocate = false`. Tým sa podľa potreby pridelí pamäť, čím sa zníži pravdepodobnosť chýb OOM, ale potenciálne zvyšuje fragmentáciu pamäte [1] [3].

2. Upravte frakciu pamäte: Ak je povolená preallokácia, môžete upraviť frakciu pamäte GPU, ktorú Jax preallocates s použitím `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, kde` .xx` je požadované percento. Zníženie tejto hodnoty môže pomôcť zabrániť chybám OOM pri spustení [1] [3].

3. Používajte platformu Allocator: Nastavenie `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = Platform` robí JAX alokáciu presne to, čo je potrebné na požiadanie, a deaktivovať nevyužitú pamäť. Toto je pomalé a neodporúča sa na všeobecné použitie, ale môže byť užitočné pri ladení problémov OOM alebo minimalizácii využitia pamäte [1] [3].

4. Vyhnite sa súbežným procesom: Spustenie viacerých procesov JAX alebo používanie Jax spolu s GPU TensorFlow môže viesť k chybám OOM. Použite `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION` na primerané pridelenie pamäte pre každý proces, alebo nastaviť` XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCOCE = FALSE` [1] [3].

5. Spravujte polia zariadenia: Uistite sa, že sú riadne spravované „objekty„ DeviceRray “. Použite `device_get` na načítanie údajov pre hostiteľa a uistite sa, že žiadne odkazy na objekty` DeviceRray` zostávajú v bezplatnej pamäti zariadenia [2].

6. Optimalizujte model a údaje: Zvážte dávkovanie alebo optimalizáciu vášho modelu a údajov na zníženie požiadaviek na pamäť. To môže byť obzvlášť efektívne pri práci s veľkými súbormi údajov alebo zložitými modelmi [5].