`initialize_state` starts to impact memory usage at very high atom numbers > 100,000,000
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- performance
Direzione di ricerca
Start by reading torch_sim.state.initialize_state and the HotSwappingAutobatcher and ChunkingAutoBatcher entry points mentioned in the issue. Clarify how state tensors are created and whether the chunking autobatcher can consume a stream of states. Done should mean the proposed approach avoids requiring the full state to reside on the GPU; the issue does not specify tests or acceptance criteria.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
From @yutackpark, regarding the integrate function.
The torch_sim.state.initialize_state function sends all the state tensors to the GPU. If the state is too large, this is another potential place for an OOM error.
My current recommendation would be to use the low-level API to circumvent this issue. That would give a lot more control over memory management and is what I would encourage if the initialize_state memory usage became an issue.
The memory footprint of the state is ~ 50-100 bytes / atom, so one would need to reach hundreds of millions of atoms to significantly impact GPU memory usage. It's not ideal to have such a hard limit. The HotSwappingAutobatcher allows for a stream of states and thus gets around this memory issue, we could take a similar approach for the ChunkingAutoBatcher.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 502
- Fork
- 108
- Merge medio
- 1g 1h
- PR unite (30g)
- 12
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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