如何配置JAX以避免OOM错误

1。禁用预定：默认情况下，JAX预处理占GPU总内存的75％。您可以通过设置环境变量`xla_python_client_preallocate = false'禁用此行为。这将根据需要分配内存，从而减少OOM错误的可能性，但可能会增加内存碎片[1] [3]。

2。调整内存分数：如果启用了预处理，则可以调整使用`xla_python_client_mem_fraction = .xx` jax preallocece jax preallocect of jax preallocect的比例。降低此值可以帮助预防启动时的OOM错误[1] [3]。

3。使用平台分配器：设置`xla_python_client_allocator = platform`使jax完全按需分配所需的内容并处理未使用的内存。这是缓慢的，不建议用于一般使用，但可用于调试OOM问题或最大程度地减少内存使用情况[1] [3]。

4。避免并发过程：运行多个JAX进程或与GPU TensorFlow一起使用JAX可能导致OOM错误。使用`xla_python_client_mem_fraction“适当分配每个过程的内存，或设置`xla_python_client_preallocate = false = false' [1] [3]。

5。管理设备数组：确保正确管理“ DeviceArray”对象。使用'device_get`将数据获取到主机，并确保对“ DeviceArray”对象没有引用以免费设备内存[2]。

6.优化模型和数据：考虑批处理或优化模型和数据以减少内存需求。在使用大型数据集或复杂模型时，这可能特别有效[5]。