OOM hatalarından kaçınmak için jax'ı nasıl yapılandırabilirim

1. Öncelik devre dışı bırakın: Varsayılan olarak, JAX toplam GPU belleğinin% 75'ini önceden oluşturur. `Xla_python_client_preallocate = false` ortam değişkenini ayarlayarak bu davranışı devre dışı bırakabilirsiniz. Bu, belleği gerektiği gibi tahsis eder, OOM hataları olasılığını azaltır, ancak potansiyel olarak bellek parçalanmasını artırır [1] [3].

2. Bellek fraksiyonunu ayarlayın: Önceden yerleştirme etkinse, `xla_python_client_mem_fraction = .xx` kullanarak Jax'ın önceden hazırladığı GPU belleğinin fraksiyonunu ayarlayabilirsiniz, burada` .xx` istenen yüzde. Bu değerin düşürülmesi başlangıçta OOM hatalarının önlenmesine yardımcı olabilir [1] [3].

3. Platform tahsisatını kullanın: `xla_python_client_allocator = platform 'ayarlama, jax'ı talep üzerine tam olarak tahsis eder ve kullanılmayan hafızayı dağıtır. Bu yavaştır ve genel kullanım için önerilmez, ancak OOM sorunlarını hata ayıklamak veya bellek kullanımını en aza indirmek için yararlı olabilir [1] [3].

4 Eşzamanlı işlemlerden kaçının: Birden fazla JAX işlemi çalıştırmak veya GPU tensorflow ile birlikte JAX kullanmak OOM hatalarına yol açabilir. Her işlem için belleği uygun şekilde tahsis etmek için `xla_python_client_mem_fraksiyon 'kullanın veya` xla_python_client_preallocate = false` [1] [3]' i ayarlayın.

5. Cihaz dizilerini yönetin: `DeViceArray 'nesnelerinin düzgün bir şekilde yönetildiğinden emin olun. Ana bilgisayara veri almak için `cihaz_get` kullanın ve` `deviceArray '' nesnelerine referansların serbest cihaz belleğine kalmasını sağlayın [2].

6. Modeli ve verileri optimize edin: Bellek gereksinimlerini azaltmak için modelinizi ve verilerinizi toplama veya optimize etmeyi düşünün. Bu özellikle büyük veri kümeleri veya karmaşık modellerle çalışırken etkili olabilir [5].