그라디언트 축적은 특히 JAX와 같은 프레임 워크에서 신경망을 훈련시 메모리 제약을 완화하는 데 도움이되는 기술입니다. 추가 메모리가 필요하지 않고 더 큰 배치 크기를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이는 제한된 GPU 리소스로 작업 할 때 중요합니다.
그라디언트 축적이 작동하는 방법 :
1. 축적 구배 : 각 배치 후에 모델 매개 변수를 업데이트하는 대신 여러 배치를 통해 그라디언트가 축적됩니다. 이것은 모델의 매개 변수가 일반적으로 모든 n 배치 후에 덜 자주 업데이트됨을 의미합니다.
2. 메모리 사용 감소 : 모든 배치 후에 모델을 업데이트하지 않으면 피크 메모리 사용량이 크게 줄어 듭니다. 이것은 큰 배치를 메모리에로드하는 대신 한 번에 단일 배치 (또는 마이크로치) 만 처리하면됩니다.
3. 더 큰 배치 크기 시뮬레이션 : 여러 배치에 대한 그라디언트 축적은 더 큰 배치 크기로 훈련의 동작을 효과적으로 모방합니다. 이는 배치 크기가 커지면 더 큰 구배 업데이트가 발생하기 때문에 훈련 안정성을 향상시키고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. JAX에서의 구현 : JAX에서 JAX의`jax.grad` 기능을 사용하여 수동으로 축적 된 그라디언트를 통해 그라디언트 축적을 구현 한 다음 이러한 축적 된 그라디언트를 적용하여 모델 매개 변수를 업데이트합니다. 이 프로세스는 특정 메모리 제약 조건 및 교육 요구 사항에 따라 자동화 또는 사용자 정의 할 수 있습니다.
요약하면, JAX의 그라디언트 축적은 추가 메모리가 필요하지 않고 더 큰 배치 크기의 시뮬레이션을 허용함으로써 메모리 제약을 관리하는 데 도움이되므로 제한된 하드웨어 리소스에서 신경망을보다 효율적으로 교육 할 수 있습니다.
인용 :[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collession/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-ous-gradient-accumulation-to-overgome-gpu-mory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for-large-batch-size-in-keras