Градієнтна контрольна точка JAX, реалізована через `jax.checkpoint` (також відомий як` jax.remat`), допомагає керувати використанням пам'яті, контролюючи, які проміжні значення зберігаються під час переднього проходу автоматичної диференціації. За замовчуванням JAX зберігає всі проміжні значення (залишки) для повторного використання їх під час відсталого проходу, що може призвести до високих витрат на пам'ять, особливо на апаратних прискорювачів, де доступ до пам'яті дорого [1] [3].
Механізм контрольної точки градієнта:
1. Стратегія рематеріалізації: Замість того, щоб зберігати всі проміжні продукти, `jax.checkpoint` дозволяє переробляти деякі проміжні продукти (рематеріалізувати) під час проходу назад. Цей підхід зменшує використання пам'яті, але збільшує час обчислень [1] [3].
2. Зменшення пам'яті: Хоча контрольна точка не усуває потреби в пам'яті під час зворотного розповсюдження (оскільки градієнти все ще потребують пам'яті для проміжних значень), це може зменшити використання пікової пам'яті, уникаючи зберігання певних проміжних продуктів [8]. Однак фактична економія пам'яті залежить від того, як контрольна точка застосовується в графіку обчислень.
3. Зменшення фрагментації пам’яті: Хоча `jax.checkpoint` в першу чергу спрямований на зменшення пікового використання пам'яті, а не безпосередньо звертатися до фрагментації пам’яті, ефективне використання контрольної точки може допомогти керувати моделями розподілу пам'яті. Контролюючи, коли проміжні продукти зберігаються та перераховуються, він може опосередковано пом'якшити фрагментацію за рахунок зменшення загального сліду пам’яті та потенційно мінімізуючи потребу в часті розподіли та вирішення [7].
Підсумовуючи це, хоча градієнтна контрольна точка Джекса спрямована в першу чергу на зменшення використання пікової пам'яті шляхом рематеріалізації проміжних продуктів, воно може опосередковано сприяти кращій практиці управління пам'яттю, які допомагають пом'якшити фрагментацію шляхом оптимізації моделей розподілу пам'яті. Однак пряме зменшення фрагментації пам’яті більш ефективно досягається за допомогою інших стратегій, таких як операції з парами та моніторинг використання пам'яті [7].
Цитати:[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