Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon จุดตรวจการไล่ระดับสีช่วยในการลดการใช้หน่วยความจำใน JAX ได้อย่างไร


จุดตรวจการไล่ระดับสีช่วยในการลดการใช้หน่วยความจำใน JAX ได้อย่างไร


จุดตรวจสอบการไล่ระดับสีใน Jax ใช้โดยใช้ `jax.checkpoint` (หรือที่เรียกว่า` jax.remat`) เป็นเทคนิคที่ออกแบบมาเพื่อลดการใช้หน่วยความจำในระหว่างการคำนวณการไล่ระดับสีในรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีนี้ทำงานได้โดยการเลือกจัดเก็บค่ากลางในระหว่างการส่งผ่านไปข้างหน้าของการคำนวณและคำนวณอีกครั้งตามที่ต้องการในระหว่างการผ่านไปข้างหลังแทนที่จะจัดเก็บค่ากลางทั้งหมด

มันทำงานอย่างไร:

1. การลดหน่วยความจำ: โดยไม่เก็บค่ากลางทั้งหมดจุดตรวจสอบการไล่ระดับสีจะช่วยลดการใช้หน่วยความจำสูงสุดที่จำเป็นสำหรับการคำนวณการไล่ระดับสี สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแบบจำลองขนาดใหญ่ที่การเปิดใช้งานระดับกลางสามารถใช้หน่วยความจำที่สำคัญได้

2. การแลกเปลี่ยน: การลดการใช้หน่วยความจำมาจากค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่เพิ่มขึ้น ในระหว่างการผ่านไปข้างหลังค่ากลางบางค่าจะถูกคำนวณอีกครั้งแทนที่จะถูกเรียกคืนจากหน่วยความจำซึ่งสามารถนำไปสู่ค่าใช้จ่ายในการคำนวณเพิ่มเติม

3. ประสิทธิผล: ประสิทธิภาพของการตั้งเป้าการไล่ระดับสีในการลดการใช้หน่วยความจำขึ้นอยู่กับขนาดของโมเดลและความซับซ้อน สำหรับรุ่นที่เล็กกว่าผลกระทบอาจถูก จำกัด เนื่องจากการเพิ่มประสิทธิภาพพื้นฐานเช่นการรวบรวม XLA และ JIT [2] [3] อย่างไรก็ตามสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ที่มีการเปิดใช้งานระดับกลางอย่างมีนัยสำคัญการตรวจสอบสามารถลดข้อกำหนดของหน่วยความจำได้อย่างมีนัยสำคัญ

4. การใช้งาน: ใน JAX คุณสามารถใช้ `jax.checkpoint` กับฟังก์ชั่นเฉพาะภายในโมเดลของคุณเพื่อควบคุมตัวกลางที่บันทึกไว้เมื่อเทียบกับการคำนวณใหม่ สิ่งนี้จะช่วยให้เกิดความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพของหน่วยความจำและค่าใช้จ่ายในการคำนวณ [1] [3]

โดยรวมแล้วจุดตรวจสอบการไล่ระดับสีใน JAX เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการจัดการการใช้หน่วยความจำในการคำนวณการเรียนรู้ของเครื่องจักรขนาดใหญ่แม้ว่าประสิทธิภาพของมันอาจแตกต่างกันไปตามสถาปัตยกรรมโมเดลและสภาพแวดล้อมการคำนวณที่เฉพาะเจาะจง

การอ้างอิง:
[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-usage/71421
[8] https://openreview.net/forum?id=qhxjqomddf