Щоб налаштувати JAX та уникнути помилок поза пам’яткою (OOM), ви можете використовувати кілька стратегій:
1. Вимкнути попередню паливо: за замовчуванням JAX Preallocates 75% від загальної пам'яті GPU. Ви можете відключити цю поведінку, встановивши змінну середовища `xla_python_client_preallocate = false`. Це виділить пам’ять за потребою, зменшуючи ймовірність помилок OOM, але потенційно збільшуючи фрагментацію пам'яті [1] [3].
2. Відрегулюйте фракцію пам'яті: Якщо попередня палива ввімкнена, ви можете відрегулювати частку пам'яті GPU, яку jax preallocates використовує `xla_python_client_mem_fraction = .xx`, де` .xx` - потрібний відсоток. Зниження цього значення може допомогти запобігти помилкам OOM при запуску [1] [3].
3. Використовуйте алокатор платформи: Налаштування `xla_python_client_allocator = платформа" робить Jax виділяти саме те, що потрібно на вимогу, і не має невикористаної пам'яті. Це повільно і не рекомендується для загального використання, але може бути корисним для налагодження проблем OOM або мінімізації використання пам'яті [1] [3].
4. Уникайте одночасних процесів: Запуск декількох процесів JAX або використання JAX разом з GPU TensorFlow може призвести до помилок OOM. Використовуйте `xla_python_client_mem_fraction`, щоб належним чином виділити пам'ять для кожного процесу, або встановіть` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].
5. Керуйте масивами пристроїв: Переконайтесь, що об'єкти `devicearray` належним чином керуються. Використовуйте `device_get`, щоб отримати дані до хоста та не забезпечити жодних посилань на об'єкти` devicearray` залишаються на безкоштовну пам'ять пристрою [2].
6. Оптимізуйте модель та дані: Розгляньте партію або оптимізацію вашої моделі та даних для зменшення вимог до пам'яті. Це може бути особливо ефективно при роботі з великими наборами даних або складними моделями [5].
Цитати:[1] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[2] https://github.com/google/flax/discussions/929
[3] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[4] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[5] https://forums.developer.nvidia.com/t/batching-mcmc-oom-issue-in-numpyro-jax/321026
[6] https://www.ibm.com/docs/en/was-liberty/base?
[7] https://discours.pymc.io/t/has-anyone-had-memory-issue-with-jax-gpu-scifily/10078
[8] https://community.fabric.microsoft.com/t5/desktop/optimizing-measures-to-avoid-of-memory-errors/td-p/570067