Hogyan konfigurálhatom a JAX -et az OOM hibák elkerülése érdekében

1. Tiltsa le a Preallocation -t: Alapértelmezés szerint a JAX Prealloke a teljes GPU -memória 75% -át. Ezt a viselkedést letilthatja az `xla_python_client_preallocate = false" környezeti változó beállításával. Ez szükség szerint elosztja a memóriát, csökkentve az OOM hibák valószínűségét, de potenciálisan növeli a memória fragmentálódását [1] [3].

2. Állítsa be a memória frakcióját: Ha az előreicionálás engedélyezve van, akkor beállíthatja a GPU -memória hányadát, amelyet Jax Prealloces az `xla_python_client_mem_fraction = .xx` használatával, ahol` .xx` a kívánt százalék. Ennek az értéknek a csökkentése segíthet megakadályozni az OOM hibákat az indításkor [1] [3].

3. Használja a Platform Allocator -t: Az `xla_python_client_allocator = platform" beállítása a JAX -t pontosan arra fordítja, amire szükség van, és a fel nem használt memóriával foglalkozik. Ez lassú és nem ajánlott általános felhasználásra, de hasznos lehet az OOM problémáinak hibakeresésében vagy a memória használatának minimalizálásában [1] [3].

4. Kerülje el az egyidejű folyamatok futtatását: A többszörös JAX folyamatok futtatása vagy a JAX használata a GPU TensorFlow mellett OOM hibákhoz vezethet. Használja az `xla_python_client_mem_fraction` -t az egyes folyamatokhoz megfelelő memória kiosztására, vagy az` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3] beállítását.

5. Az eszköz tömbjeinek kezelése: Győződjön meg arról, hogy a "Devicearray" objektumok megfelelően kezelhetők. Használja a „Device_Get” -et az adatok letöltésére a gazdagépre, és biztosítja, hogy a „Devicearray” objektumokra való hivatkozás ne maradjon a szabad eszköz memóriájához [2].

6. A modell és az adatok optimalizálása: Fontolja meg a modell és az adatok tételét vagy optimalizálását a memóriaigény csökkentése érdekében. Ez különösen hatékony lehet, ha nagy adatkészletekkel vagy összetett modellekkel dolgozik [5].