Làm cách nào tôi có thể định cấu hình Jax để tránh lỗi OOM

1. Vô hiệu hóa Preallocation: Theo mặc định, JAX Preallocates 75% tổng số bộ nhớ GPU. Bạn có thể vô hiệu hóa hành vi này bằng cách đặt biến môi trường `XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE = false`. Điều này sẽ phân bổ bộ nhớ khi cần thiết, giảm khả năng các lỗi OOM nhưng có khả năng tăng phân mảnh bộ nhớ [1] [3].

2. Điều chỉnh phân số bộ nhớ: Nếu định vị prealLocation, bạn có thể điều chỉnh phần bộ nhớ GPU mà Jax preallocates bằng `XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTE = .xx`, trong đó` .xx` là tỷ lệ phần trăm mong muốn. Giảm giá trị này có thể giúp ngăn ngừa lỗi OOM khi khởi động [1] [3].

3. Sử dụng Trình phân bổ nền tảng: Cài đặt `XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR = platform` làm cho Jax phân bổ chính xác những gì cần thiết theo yêu cầu và giải quyết bộ nhớ không sử dụng. Điều này là chậm và không được khuyến nghị sử dụng chung nhưng có thể hữu ích để gỡ lỗi các vấn đề OOM hoặc giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ [1] [3].

4. Tránh các quy trình đồng thời: Chạy nhiều quy trình JAX hoặc sử dụng JAX cùng với GPU TensorFlow có thể dẫn đến lỗi OOM. Sử dụng `xla_python_client_mem_fraction` để phân bổ bộ nhớ một cách thích hợp cho từng quy trình hoặc đặt` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3].

5. Quản lý mảng thiết bị: Đảm bảo rằng các đối tượng `devicearray` được quản lý đúng. Sử dụng `device_get` để tìm nạp dữ liệu vào máy chủ và đảm bảo không có tài liệu tham khảo nào đến các đối tượng` devicearray` vẫn còn cho bộ nhớ thiết bị miễn phí [2].

6. Tối ưu hóa mô hình và dữ liệu: Xem xét việc đặt hàng hoặc tối ưu hóa mô hình và dữ liệu của bạn để giảm yêu cầu bộ nhớ. Điều này có thể đặc biệt hiệu quả khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn hoặc các mô hình phức tạp [5].