Gradient -punktowanie JAX, zaimplementowane za pośrednictwem `Jax.Checkpoint` (znanego również jako` Jax.Remat`), pomaga zarządzać zużyciem pamięci, kontrolując, które wartości pośrednich są przechowywane podczas przełęczy do automatycznego różnicowania. Domyślnie JAX przechowuje wszystkie wartości pośrednie (resztki), aby ponownie je wykorzystać podczas zacofania, co może prowadzić do wysokich kosztów pamięci, szczególnie na akceleratorach sprzętowych, w których dostęp do pamięci jest drogi [1] [3].
Gradient MECHANIZM CHINTERPOUNTING:
1. Strategia rematerializacji: Zamiast przechowywać wszystkie pośrednie, „JAX.Checkpoint` pozwala na ponowne obliczenie (rematerializacji) podczas przełęczy wstecznej. Takie podejście zmniejsza zużycie pamięci, ale zwiększa czas obliczeń [1] [3].
2. Redukcja pamięci: Chociaż punkty kontrolne nie eliminuje potrzeby pamięci podczas propagacji wstecznej (ponieważ gradienty nadal wymagają pamięci dla wartości pośrednich), może zmniejszyć zużycie pamięci szczytowej, unikając przechowywania niektórych pośrednich [8]. Jednak faktyczne oszczędności pamięci zależą od tego, w jaki sposób stosuje się punktowanie kontrolne na wykresie obliczeniowym.
3. Zmniejszenie fragmentacji pamięci: chociaż `JAX.Checkpoint` Przede wszystkim celuje w zmniejszenie zużycia pamięci szczytowej, a nie bezpośrednie adresowanie fragmentacji pamięci, efektywne wykorzystanie punktów kontrolnych może pomóc w zarządzaniu wzorcami alokacji pamięci. Kontrolując, gdy pośredniki są przechowywane i ponownie obliczane, może to pośrednio złagodzić fragmentację poprzez zmniejszenie ogólnego śladu pamięci i potencjalnie minimalizując potrzebę częstych alokacji i defaktacji [7].
Podsumowując, podczas gdy Gradient CheckPointing Jax ma przede wszystkim na zmniejszenie zużycia pamięci szczytowej poprzez uzupełnienie pośrednich, może to pośrednio przyczyniać się do lepszych praktyk zarządzania pamięcią, które pomagają złagodzić fragmentację poprzez optymalizację wzorców alokacji pamięci. Jednak bezpośrednie zmniejszenie fragmentacji pamięci jest bardziej skutecznie osiągane poprzez inne strategie, takie jak operacje wsadowe i monitorowanie zużycia pamięci [7].
Cytaty:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/gradient-checkpointing.html
[2] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpointing-and-its-effect-on-memory-and-runtime/198437
[3] https://docs.jax.dev/en/latest/_autosummary/jax.checkpoint.html
[4] https://github.com/google/jax/discussion/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.stuturyda.com/en/read/11969/381958/memory-management-best-practices
[8] https://github.com/google/jax/issues/19822