Η συσσώρευση κλίσης είναι μια τεχνική που βοηθά στην ανακούφιση των περιορισμών της μνήμης κατά την κατάρτιση των νευρωνικών δικτύων, ιδιαίτερα σε πλαίσια όπως το JAX. Επιτρέπει την προσομοίωση μεγαλύτερων μεγεθών παρτίδων χωρίς να απαιτείται πρόσθετη μνήμη, η οποία είναι ζωτικής σημασίας όταν εργάζεστε με περιορισμένους πόρους GPU.
Πώς λειτουργεί η συσσώρευση κλίσης:
1. Συσσώρευση κλίσεων: Αντί να ενημερώνουν τις παραμέτρους του μοντέλου μετά από κάθε παρτίδα, οι κλίσεις συσσωρεύονται σε πολλαπλές παρτίδες. Αυτό σημαίνει ότι οι παράμετροι του μοντέλου ενημερώνονται λιγότερο συχνά, τυπικά μετά από κάθε n παρτίδες.
2. Μείωση της χρήσης μνήμης: Με την ενημέρωση του μοντέλου μετά από κάθε παρτίδα, η χρήση της μνήμης αιχμής μειώνεται σημαντικά. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι μόνο μία παρτίδα (ή microbatch) πρέπει να υποβληθεί σε επεξεργασία κάθε φορά, αντί να φορτώσει μια μεγάλη παρτίδα στη μνήμη.
3. Προσομοίωση μεγαλύτερων μεγεθών παρτίδων: συσσώρευση κλίσεων σε πολλαπλές παρτίδες μιμείται αποτελεσματικά τη συμπεριφορά της κατάρτισης με μεγαλύτερο μέγεθος παρτίδας. Αυτό μπορεί να βελτιώσει τη σταθερότητα της κατάρτισης και ενδεχομένως να ενισχύσει την απόδοση του μοντέλου, καθώς τα μεγαλύτερα μεγέθη παρτίδων συχνά οδηγούν σε πιο σταθερές ενημερώσεις κλίσης.
4. Εφαρμογή στο JAX: Στο JAX, η συσσώρευση κλίσης μπορεί να εφαρμοστεί με τη χειροκίνητη συσσώρευση κλίσεων χρησιμοποιώντας τη λειτουργία JAX του `jax.grad 'του JAX και στη συνέχεια την εφαρμογή αυτών των συσσωρευμένων κλίσεων για την ενημέρωση των παραμέτρων μοντέλου. Αυτή η διαδικασία μπορεί να αυτοματοποιηθεί ή να προσαρμοστεί με βάση συγκεκριμένους περιορισμούς μνήμης και απαιτήσεις κατάρτισης.
Συνοπτικά, η συσσώρευση κλίσης στο JAX βοηθά στη διαχείριση των περιορισμών της μνήμης, επιτρέποντας την προσομοίωση μεγαλύτερων μεγεθών παρτίδων χωρίς την ανάγκη για πρόσθετη μνήμη, επιτρέποντας έτσι πιο αποτελεσματική κατάρτιση νευρωνικών δικτύων σε περιορισμένους πόρους υλικού.
Αναφορές:[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-oom
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-fadient-cumulation-to-overcome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-bradients-for-large-batch-in-keras