Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Как контрольно -пропускной пункт JAX помогает уменьшить фрагментацию памяти


Как контрольно -пропускной пункт JAX помогает уменьшить фрагментацию памяти


Контрольная точка градиента JAX, реализованная через `jax.checkpoint` (также известный как` jax.remat`), помогает управлять использованием памяти, контролируя, какие промежуточные значения хранятся во время прямого прохода автоматического дифференциации. По умолчанию JAX сохраняет все промежуточные значения (остатки) для повторного использования их во время обратного прохода, что может привести к высоким затратам на память, особенно на аппаратных ускорителях, где доступ к памяти дорого [1] [3].

Градиент контрольно -пропускной пункт Механизм:

1. Стратегия реставрации: вместо хранения всех промежуточных соединений `jax.Checkpoint` позволяет пересекаться (повторно) во время обратного прохода. Этот подход уменьшает использование памяти, но увеличивает время вычисления [1] [3].

2. Снижение памяти: хотя контрольно -пропускной пункт не устраняет необходимость в памяти во время обратного распространения (поскольку градиенты по -прежнему требуют памяти для промежуточных значений), оно может уменьшить использование пикового использования памяти, избегая хранения определенных промежуточных соединений [8]. Тем не менее, фактическое экономия памяти зависит от того, как применяется контрольная точка на графике вычислений.

3. Снижение фрагментации памяти: хотя `jax.checkpoint` в первую очередь нацелен на снижение использования пиковой памяти, а не непосредственно обращаясь к фрагментации памяти, эффективное использование контрольной точки может помочь управлять шаблонами распределения памяти. Контролируя, когда промежуточные соединения хранятся и пересчитываются, он может косвенно смягчить фрагментацию, уменьшая общий след памяти и потенциально минимизировать необходимость частых распределений и сделок [7].

Таким образом, в то время как градиентная контрольная точка JAX в первую очередь направлена ​​на снижение использования пиковой памяти путем повторного реставрации промежуточных соединений, он может косвенно способствовать лучшим методам управления памятью, которые помогают смягчить фрагментацию, оптимизируя шаблоны распределения памяти. Тем не менее, прямое снижение фрагментации памяти более эффективно достигается с помощью других стратегий, таких как пакетные операции и мониторинг использования памяти [7].

Цитаты:
[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/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-ractices
[8] https://github.com/google/jax/issues/19822