Gradiëntaccumulatie is een techniek die helpt bij het verlichten van geheugenbeperkingen bij het trainen van neurale netwerken, met name in kaders zoals JAX. Het maakt de simulatie van grotere batchgroottes mogelijk zonder extra geheugen te vereisen, wat cruciaal is bij het werken met beperkte GPU -bronnen.
Hoe gradiëntaccumulatie werkt:
1. Accumulerende gradiënten: in plaats van het bijwerken van modelparameters na elke batch, worden gradiënten verzameld over meerdere batches. Dit betekent dat de parameters van het model minder vaak worden bijgewerkt, meestal na elke batches.
2. Vermindering van geheugengebruik: door het model niet bij te werken na elke batch, wordt het piekgeheugengebruik aanzienlijk verminderd. Dit komt omdat slechts een enkele batch (of microbatch) tegelijkertijd moet worden verwerkt, in plaats van een grote batch in het geheugen te laden.
3. Simuleren van grotere batchgroottes: het verzamelen van gradiënten over meerdere batches bootst effectief het gedrag van training na met een grotere batchgrootte. Dit kan de trainingsstabiliteit verbeteren en mogelijk de modelprestaties verbeteren, omdat grotere batchgroottes vaak leiden tot stabielere gradiëntupdates.
4. Implementatie in JAX: in JAX kan gradiëntaccumulatie worden geïmplementeerd door handmatig verzamelen van gradiënten met behulp van JAX's `jax.grad` -functie en vervolgens deze geaccumuleerde gradiënten toe te passen om de modelparameters bij te werken. Dit proces kan worden geautomatiseerd of aangepast op basis van specifieke geheugenbeperkingen en trainingsvereisten.
Samenvattend helpt gradiëntaccumulatie in JAX geheugenbeperkingen te beheren door de simulatie van grotere batchgroottes toe te staan zonder extra geheugen, waardoor een efficiëntere training van neurale netwerken op beperkte hardwarebronnen mogelijk wordt.
Citaten:[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-gpu-memory-limitaties
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for- large-batch-siates-in -keras