Kako lahko konfiguriram Jax, da se izognem napakam OOM

1. Onemogoči predreallokacijo: Jax privzeto predhodi 75% celotnega pomnilnika GPU -ja. To vedenje lahko onemogočite tako, da nastavite spremenljivko okolja `xla_python_client_preallocate = false`. To bo po potrebi dodelilo pomnilnik, kar bo zmanjšalo verjetnost napak OOM, vendar potencialno povečalo fragmentacijo spomina [1] [3].

2. Prilagodite frakcijo pomnilnika: Če je omogočena predreallokacija, lahko prilagodite delež pomnilnika GPU, ki ga Jax Preallocate z uporabo `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, kjer je` .xx` želeni odstotek. Znižanje te vrednosti lahko pomaga preprečiti napake OOM pri zagonu [1] [3].

3. Uporaba alokatorja platforme: nastavitev `xla_python_client_allocator = platforma` naredi Jax dodeljevanje natančno tisto, kar je potrebno na zahtevo, in se lotite neuporabljenega pomnilnika. To je počasno in ni priporočljivo za splošno uporabo, vendar je lahko koristno za odpravljanje težav z OOM ali zmanjšanje uporabe pomnilnika [1] [3].

4. Izogibajte se sočasnim postopkom: Zagon več procesov JAX ali uporaba JAX poleg GPU -Tensorflow lahko privede do napak OOM. Uporabite `xla_python_client_mem_fraction`, da ustrezno dodelite pomnilnik za vsak postopek, ali nastavite` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Upravljanje nizov naprav: Prepričajte se, da se objekti `DeviceArray` pravilno upravljajo. Uporabite `napravo_get`, da dobite podatke gostitelju in ne zagotovite, da ne bodo navedli na objekte` DeviceArray`, da bi sprostili pomnilnik naprave [2].

6. Optimizirajte model in podatke: Razmislite o šaržstvu ali optimizaciji svojega modela in podatkov, da zmanjšate zahteve pomnilnika. To je lahko še posebej učinkovito pri delu z velikimi nabori ali zapletenimi modeli [5].