Kontrola gradientu Jax, implementovaná prostredníctvom `jax.Checkpoint` (tiež známa ako` jax.remat`), pomáha spravovať využitie pamäte ovládaním, ktoré stredné hodnoty sa ukladajú počas predného prechodu automatickej diferenciácie. V predvolenom nastavení JAX ukladá všetky stredne pokročilé hodnoty (zvyšky), aby ich opätovne použil počas zadného priechodu, čo môže viesť k vysokým nákladom na pamäť, najmä k hardvérovým urýchľovacími urýchľovačmi, kde je prístup pamäte drahý [1] [3].
Mechanizmus kontrolného gradientu:
1. Stratégia remalizácie: Namiesto ukladania všetkých medziproduktov, „Jax.Checkpoint“ umožňuje, aby boli niektoré medziprodukty prepracované (remalizované) počas spätného priechodu. Tento prístup znižuje využitie pamäte, ale zvyšuje čas výpočtu [1] [3].
2. Zníženie pamäte: Aj keď kontrola nevylučuje potrebu pamäte počas úplného backpropagácie (pretože gradienty stále vyžadujú pamäť pre stredné hodnoty), môže znížiť využitie maximálnej pamäte vyhýbaním sa ukladaniu určitých medziproduktov [8]. Skutočné úspory pamäte však závisia od toho, ako sa v rámci výpočtového grafu používa kontrola.
3. Zníženie fragmentácie pamäte: Aj keď `jax.Checkpoint` primárne zacieľuje na zníženie využitia špičkovej pamäte namiesto priameho riešenia fragmentácie pamäte, efektívne používanie kontrolného použitia môže pomôcť spravovať vzorce prideľovania pamäte. Ovládaním, keď sú medziprodukty uložené a prepracované, môže nepriamo zmierniť fragmentáciu znížením celkovej pamäťovej stopy a potenciálne minimalizáciou potreby častých prideľovaní a deaktivácií [7].
Stručne povedané, zatiaľ čo kontrola gradientu Jaxu je primárne zameraná na zníženie využitia maximálnej pamäte rematerizáciou medziproduktov, môže nepriamo prispievať k lepším postupom správy pamäte, ktoré pomáhajú zmierniť fragmentáciu optimalizáciou vzorov prideľovania pamäte. Priame zníženie fragmentácie pamäte sa však efektívnejšie dosiahne prostredníctvom iných stratégií, ako sú dávkové operácie a monitorovanie pamäte [7].
Citácie:[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-practices
[8] https://github.com/google/jax/issues/19822