JAX'ta `jax.checkpoint` (` jax.remat` olarak da bilinir) kullanılarak uygulanan gradyan kontrolü, makine öğrenimi modellerindeki gradyanların hesaplanması sırasında bellek kullanımını azaltmak için tasarlanmış bir tekniktir. Bu yöntem, bir hesaplamanın ileri geçişi sırasında ara değerleri seçici olarak saklayarak ve tüm ara değerleri depolamak yerine geri geçiş sırasında gerektiği gibi yeniden hesaplayarak çalışır.
Nasıl çalışır:
1. Bellek Azaltma: Tüm ara değerleri saklamadan, gradyan kontrolü, gradyan hesaplamaları için gereken tepe bellek kullanımını azaltır. Bu, özellikle ara aktivasyonların önemli bellek tüketebileceği büyük modeller için faydalıdır.
2. Takas: Bellek kullanımındaki azalma, artan hesaplama süresi pahasına gelir. Geriye doğru geçiş sırasında, bazı ara değerler bellekten alınmak yerine yeniden hesaplanır, bu da ek hesaplama yüküne yol açabilir.
3. Etkinlik: Bellek kullanımını azaltmada gradyan kontrolünün etkinliği model boyutuna ve karmaşıklığa bağlıdır. Daha küçük modeller için, XLA ve JIT derlemesi gibi altta yatan optimizasyonlar nedeniyle etki sınırlı olabilir [2] [3]. Bununla birlikte, önemli ara aktivasyonlara sahip daha büyük modeller için, chectpointing bellek gereksinimlerini önemli ölçüde azaltabilir.
4. Uygulama: JAX'ta, hangi ara maddelerin yeniden hesaplandığını kontrol etmek için modelinizdeki belirli işlevlere `Jax.Checkpoint 'uygulayabilirsiniz. Bu, bellek verimliliği ve hesaplama maliyeti arasında bir denge sağlar [1] [3].
Genel olarak, JAX'ta gradyan kontrolü, büyük ölçekli makine öğrenme hesaplamalarında bellek kullanımını yönetmek için değerli bir araçtır, ancak etkinliği belirli model mimarisine ve hesaplama ortamına göre değişebilir.
Alıntılar:[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://prolegings.mlsys.org/paper_files/paper/2023/file/8a27bb69950c0b46cdb36d10e5514cc8-capap-mlsys2023.pdf
[5] https://arxiv.org/abs/2412.11810
[6] https://stackoverflow.com/questions/52795440/memory-baving-rastients-or-or-memory-check-pointing-in-keras
[7] https://discuss.pytorch.org/t/gradient-checkpointing-does-not-reduce-lusage/71421
[8] https://openreview.net/forum?id=qhxjqomddf