Nadzorovanje gradient v Jaxu, ki se izvaja s pomočjo `jax.Checkpoint` (znan tudi kot` jax.remat`), je tehnika, ki je zasnovana za zmanjšanje porabe pomnilnika med izračunom gradientov v modelih strojnega učenja. Ta metoda deluje tako, da selektivno shranjuje vmesne vrednosti med sprednjim prehodom izračuna in jih po potrebi ponovno računajte med prehodom nazaj, namesto da bi shranili vse vmesne vrednosti.
Kako deluje:
1. Zmanjšanje pomnilnika: Če ne shranjujete vseh vmesnih vrednosti, gradientna kontrolna točka zmanjšuje najvišjo porabo pomnilnika, potrebno za izračune gradienta. To je še posebej koristno za velike modele, kjer lahko vmesne aktivacije porabijo pomemben spomin.
2. Komprozure: Zmanjšanje porabe pomnilnika pride na ceno povečanega časa izračuna. Med prehodom nazaj se nekatere vmesne vrednosti ponovno uporabljamo, namesto da bi jih pridobili iz pomnilnika, kar lahko privede do dodatnih računskih režijskih stroškov.
3. Učinkovitost: Učinkovitost končne točke gradienta pri zmanjšanju porabe pomnilnika je odvisna od velikosti in zapletenosti modela. Za manjše modele je lahko vpliv omejen zaradi osnovnih optimizacij, kot sta kompilacija XLA in JIT [2] [3]. Vendar pa lahko za večje modele s pomembnimi vmesnimi aktivacijami lahko kontrolno določanje znatno zmanjša potrebe po pomnilniku.
4. Izvedba: V Jaxu lahko v svojem modelu uporabite `jax.Checkpoint`, da nadzirate, katere vmesne shranjene so shranjene v primerjavi s ponovno računalništvom. To omogoča ravnovesje med učinkovitostjo pomnilnika in računskimi stroški [1] [3].
Na splošno je kontrolna točka gradienta v Jaxu dragoceno orodje za upravljanje porabe pomnilnika pri obsežnih izračunih strojnega učenja, čeprav se lahko njegova učinkovitost razlikuje glede na specifično arhitekturo modela in računalniško okolje.
Navedbe:[1] https://app.studyraid.com/sl/read/11969/381948/memory-optimizacija-methods
[2] https://github.com/google/jax/isissue/19822
[3] https://docs.jax.dev/sl/latest/gradient-checkpointing.html
[4] https://proedings.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-godients-or-memory-check-pointing-in-ras
[7] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpointing-does-not-reduce-memory-usage/71421
[8] https://openreview.net/forum?id=qhxjqomddf