通过`jax.checkpoint'(也称为`jax.remat`)实现JAX的梯度检查点,通过控制自动分化的正向传递期间存储哪些中间值来帮助管理内存使用量。默认情况下,JAX存储所有中间值(残差)以在向后通过时重复使用它们,这可能会导致高内存成本,尤其是在内存访问昂贵的硬件加速器上[1] [3]。
梯度检查点机制:
1。重新生态化策略:``jax.checkpoint“允许在向后通过时重新计算(重新布置)),而不是存储所有中间体。这种方法减少了记忆使用情况,但增加了计算时间[1] [3]。
2。减少内存:虽然检查点并不能完全消除反向传播过程中的内存需求(因为梯度仍然需要内存的内存),但它可以通过避免存储某些中间体的存储来减少峰值内存使用量[8]。但是,实际的内存节省取决于计算图内的检查点的应用。
3。减少内存碎片:尽管“ jax.checkpoint”主要针对减少峰值内存使用情况,而不是直接解决内存碎片,但有效使用检查点可以帮助管理内存分配模式。通过控制中间体的存储和重新计算时,它可以通过减少整体记忆足迹并有可能最大程度地减少对频繁分配和交易的需求来间接减轻碎片化[7]。
总而言之,尽管JAX的梯度检查点主要旨在通过对中间体进行重新布置来减少峰值存储器的使用量,但它可以间接有助于更好的内存管理实践,从而通过优化内存分配模式来帮助减轻碎片。但是,通过批处理操作和监视记忆使用的其他策略,可以更有效地减少内存碎片化[7]。
引用:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/gradient-checkpointing.html
[2] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpointing-and-and-ins-effect-on-memory-and-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