Akumulace gradientu je technika, která pomáhá zmírnit omezení paměti při tréninku neuronových sítí, zejména v rámcích, jako je Jax. Umožňuje simulaci větších velikostí šarží, aniž by vyžadovala další paměť, což je při práci s omezenými zdroji GPU zásadní.
Jak funguje akumulace gradientu:
1. Akumulace gradientů: Místo aktualizace parametrů modelu po každé šarži se gradienty hromadí na více dávkách. To znamená, že parametry modelu jsou aktualizovány méně často, obvykle po všech N dávkách.
2. Snížení využití paměti: Neaktualizací modelu po každé dávce je výrazně snížena využití maximální paměti. Je to proto, že je třeba zpracovat pouze jedna šarže (nebo mikrobatch), spíše než nakládat velkou dávku do paměti.
3. simulace větších velikostí dávek: akumulace gradientů přes více šarží účinně napodobuje chování tréninku s větší velikostí dávky. To může zlepšit stabilitu školení a potenciálně zvýšit výkon modelu, protože větší velikosti dávek často vedou k stabilnějším aktualizacím gradientu.
4. Implementace v JAX: V JAX lze akumulaci gradientu implementovat ruční akumulací gradientů pomocí funkce Jax Jax.Grad` a poté použít tyto akumulované gradienty pro aktualizaci parametrů modelu. Tento proces lze automatizovat nebo přizpůsobit na základě konkrétních omezení paměti a požadavků na školení.
Stručně řečeno, akumulace gradientu v JAX pomáhá řídit omezení paměti tím, že umožňuje simulaci větších velikostí dávek bez potřeby další paměti, čímž umožňuje efektivnější školení neuronových sítí na omezených hardwarových zdrojích.
Citace:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradient_accumulation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-accumulation
[3] https://arxiv.org/abs/2406.12356
[4] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/wxvlcc/d_does_gradient_accumulation_achieve_anything/
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-om
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-gradient-accumulation-to-overcome-gu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulates-for-large-batch-in-keras