Jax's gradiëntcontrolepointing, geïmplementeerd via `jax.checkpoint` (ook bekend als` jax.remat`), helpt bij het beheren van geheugengebruik door te controleren welke tussenliggende waarden worden opgeslagen tijdens de voorwaartse pass van automatische differentiatie. Standaard slaat JAX alle tussenliggende waarden (residuen) op om ze opnieuw te gebruiken tijdens de achterwaartse pass, wat kan leiden tot hoge geheugenkosten, vooral op hardware -versnellers waar geheugentoegang duur is [1] [3].
Gradiënt checkpointing mechanisme:
1. Rematerialisatiestrategie: in plaats van alle tussenproducten op te slaan, kunnen "JAX.CheckPoint` sommige tussenproducten opnieuw worden berekend (rematerialiseerd) tijdens de achterwaartse pass. Deze benadering vermindert het geheugengebruik maar verhoogt de berekeningstijd [1] [3].
2. Geheugenreductie: hoewel checkpointing de behoefte aan geheugen tijdens backpropagatie niet volledig elimineert (omdat gradiënten nog steeds geheugen vereisen voor tussenliggende waarden), kan het piekgeheugenverbruik verminderen door de opslag van bepaalde tussenproducten te voorkomen [8]. De werkelijke geheugenbesparingen zijn echter afhankelijk van hoe de checkpointing wordt toegepast in de berekeningsgrafiek.
3. Vermindering van geheugenfragmentatie: hoewel `JAX.CheckPoint` in de eerste plaats doelpunten van het piekgeheugenverbruik, in de eerste plaats is om geheugenfragmentatie direct aan te pakken, kan een efficiënt gebruik van checkpointing geheugenallocatiepatronen helpen beheren. Door te controleren wanneer tussenproducten worden opgeslagen en opnieuw worden berekend, kan het indirect fragmentatie verminderen door de algehele geheugenvoetafdruk te verminderen en mogelijk de behoefte aan frequente toewijzingen en deallocaties te minimaliseren [7].
Samenvattend, hoewel de gradiëntcontrolepoint van JAX voornamelijk gericht is op het verminderen van piekgeheugengebruik door tussenproducten te rematerialiseren, kan het indirect bijdragen aan betere geheugenbeheerpraktijken die helpen de fragmentatie te verminderen door de patronen van geheugenallocatie te optimaliseren. Directe reductie van geheugenfragmentatie wordt echter effectiever bereikt door andere strategieën zoals batching -bewerkingen en het monitoren van geheugengebruik [7].
Citaten:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/gradient-checkpointing.html
[2] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpoint-and-it-it-effect-on-memory-and-runtime/198437
[3] https://docs.jax.dev/en/latest/_autosummary/jax.checkpoint.html
[4] https://github.com/google/jax/discussions/20252
[5] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[6] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpointing-does-not-reduce-Memory-usage/71421
[7] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[8] https://github.com/google/jax/issues/19822