L'accumulo di gradiente è una tecnica che aiuta ad alleviare i vincoli di memoria durante la formazione di reti neurali, in particolare in framework come Jax. Consente la simulazione di dimensioni batch più grandi senza richiedere memoria aggiuntiva, il che è cruciale quando si lavora con risorse GPU limitate.
Come funziona l'accumulo di gradiente:
1. Ciò significa che i parametri del modello vengono aggiornati meno frequentemente, in genere dopo ogni n lotti.
2. Riduzione dell'utilizzo della memoria: non aggiornando il modello dopo ogni lotto, l'utilizzo della memoria di picco è significativamente ridotto. Questo perché è necessario elaborare solo un singolo batch (o microbatch) alla volta, piuttosto che caricare un batch di grandi dimensioni in memoria.
3. Simulazione di dimensioni batch più grandi: l'accumulo di gradienti su più lotti imita efficacemente il comportamento dell'allenamento con una dimensione batch più grande. Ciò può migliorare la stabilità dell'allenamento e potenzialmente migliorare le prestazioni del modello, poiché le dimensioni batch più grandi spesso portano aggiornamenti di gradiente più stabili.
4. Implementazione in Jax: in Jax, l'accumulo di gradiente può essere implementato accumulando manualmente gradienti utilizzando la funzione `jax.grad` di Jax e quindi applicando questi gradienti accumulati per aggiornare i parametri del modello. Questo processo può essere automatizzato o personalizzato in base a specifici vincoli di memoria e requisiti di formazione.
In sintesi, l'accumulo di gradiente in JAX aiuta a gestire i vincoli di memoria consentendo la simulazione di dimensioni batch più grandi senza la necessità di memoria aggiuntiva, consentendo così una formazione più efficiente delle reti neurali su risorse hardware limitate.
Citazioni:[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-dient-accumulation-to-overcome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for-large-batch-sizes-in-keras