`initialize_state` starts to impact memory usage at very high atom numbers > 100,000,000
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 領域
- performance
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 502
- フォーク
- 108
- 平均マージ
- 1日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 12
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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