Pemeriksaan gradien di JAX, diimplementasikan menggunakan `jax.checkpoint` (juga dikenal sebagai` jax.remat`), adalah teknik yang dirancang untuk mengurangi penggunaan memori selama perhitungan gradien dalam model pembelajaran mesin. Metode ini bekerja dengan secara selektif menyimpan nilai-nilai menengah selama lulus ke depan dari perhitungan dan menghitung ulangnya sesuai kebutuhan selama pass mundur, daripada menyimpan semua nilai perantara.
cara kerjanya:
1. Pengurangan Memori: Dengan tidak menyimpan semua nilai menengah, gradien checkpointing mengurangi penggunaan memori puncak yang diperlukan untuk perhitungan gradien. Ini sangat bermanfaat untuk model besar di mana aktivasi menengah dapat mengkonsumsi memori yang signifikan.
2. Trade-off: Pengurangan penggunaan memori datang dengan biaya peningkatan waktu perhitungan. Selama pass mundur, beberapa nilai perantara dihitung ulang alih-alih diambil dari memori, yang dapat menyebabkan overhead komputasi tambahan.
3. Efektivitas: Efektivitas pos pemeriksaan gradien dalam mengurangi penggunaan memori tergantung pada ukuran model dan kompleksitas. Untuk model yang lebih kecil, dampaknya mungkin terbatas karena optimasi yang mendasari seperti kompilasi XLA dan JIT [2] [3]. Namun, untuk model yang lebih besar dengan aktivasi menengah yang signifikan, pos pemeriksaan dapat secara signifikan mengurangi persyaratan memori.
4. Implementasi: Di Jax, Anda dapat menerapkan `jax.checkpoint` ke fungsi-fungsi tertentu dalam model Anda untuk mengontrol perantara mana yang disimpan versus komputasi ulang. Ini memungkinkan keseimbangan antara efisiensi memori dan biaya komputasi [1] [3].
Secara keseluruhan, pemeriksaan gradien di JAX adalah alat yang berharga untuk mengelola penggunaan memori dalam perhitungan pembelajaran mesin skala besar, meskipun efektivitasnya dapat bervariasi berdasarkan arsitektur model spesifik dan lingkungan komputasi.
Kutipan:[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://proending.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-save-saving-gradients-or-memory-check-pointing-in-keras
[7] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpointing-does-not-reduce-memory-usage/71421
[8] https://openreview.net/forum?id=qhxjqomddf