تعدد التدرج في Jax ، الذي تم تنفيذه باستخدام `jax.checkpoint` (المعروف أيضًا باسم` jax.remat`) ، هو تقنية مصممة لتقليل استخدام الذاكرة أثناء حساب التدرجات في نماذج التعلم الآلي. تعمل هذه الطريقة من خلال تخزين القيم الوسيطة بشكل انتقائي أثناء التمريرة الأمامية للحساب وإعادة حسابها حسب الحاجة أثناء الممر الخلفي ، بدلاً من تخزين جميع القيم الوسيطة.
كيف يعمل:
1. تقليل الذاكرة: من خلال عدم تخزين جميع القيم المتوسطة ، يقلل تحديد التدرج التدريجي من استخدام ذاكرة الذروة المطلوبة لحساب التدرج. هذا مفيد بشكل خاص للنماذج الكبيرة حيث يمكن للتفعيلات الوسيطة أن تستهلك ذاكرة كبيرة.
2. المفاضلة: يأتي انخفاض استخدام الذاكرة على حساب زيادة وقت الحساب. أثناء التمرير الخلفي ، يتم إعادة حساب بعض القيم الوسيطة بدلاً من استردادها من الذاكرة ، والتي يمكن أن تؤدي إلى النفقات الحاسوبية الإضافية.
3. الفعالية: تعتمد فعالية تحديد التدرج في تقليل استخدام الذاكرة على حجم النموذج والتعقيد. بالنسبة للنماذج الأصغر ، قد يكون التأثير محدودًا بسبب التحسينات الأساسية مثل XLA و JIT تجميع [2] [3]. ومع ذلك ، بالنسبة للنماذج الأكبر ذات التنشيطات الوسيطة الهامة ، يمكن أن يقلل تحديد مبينة التفتيش بشكل كبير من متطلبات الذاكرة.
4. التنفيذ: في Jax ، يمكنك تطبيق `jax.checkpoint` على وظائف محددة داخل النموذج الخاص بك للتحكم في أي وسيطة يتم حفظها مقابل إعادة حساب. هذا يسمح بالتوازن بين كفاءة الذاكرة والتكلفة الحسابية [1] [3].
بشكل عام ، يعد تحديد التدرج في Jax أداة قيمة لإدارة استخدام الذاكرة في حسابات التعلم الآلي على نطاق واسع ، على الرغم من أن فعاليتها يمكن أن تختلف بناءً على بنية النموذج المحددة والبيئة الحسابية.
الاستشهادات:[1] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381948/memory-optimization-methods
[2] https://github.com/google/jax/issues/19822
[3] https://docs.jax.dev/en/latest/gradient-checkpointing.html
[4] https://proceedings.mlsys.org/paper_files/paper/2023/file/8a27bb69950c0b46cdb36d10e5514cc8-paper-mlsys2023.pdf
[5] https://arxiv.org/abs/2412.11810
[6] https://stackoverflow.com/questions/52795440/memory-saving-gradients-or-memory-check-pointing-in-keras
[7] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpointing-does-not-reduce-memory-use/71421
[8] https://openreview.net/forum؟id=QHXJQUMDDF