Gradient akumulacja jest techniką, która pomaga złagodzić ograniczenia pamięci podczas szkolenia sieci neuronowych, szczególnie w ramach takich jak Jax. Umożliwia symulację większych rozmiarów partii bez konieczności dodatkowej pamięci, co jest kluczowe podczas pracy z ograniczonymi zasobami GPU.
Jak działa akumulacja gradientu:
1. Gradienty gromadzące: Zamiast aktualizować parametry modelu po każdej partii, gradienty są gromadzone w wielu partiach. Oznacza to, że parametry modelu są aktualizowane rzadziej, zwykle po każdej N partii.
2. Zmniejszenie użycia pamięci: Nie aktualizując modelu po każdej partii, zużycie pamięci szczytowej jest znacznie zmniejszone. Wynika to z faktu, że tylko jedna partia (lub mikrobak) musi być przetwarzana jednocześnie, zamiast ładowania dużej partii do pamięci.
3. Symulacja większych rozmiarów partii: gromadzenie gradientów na wielu partiach skutecznie naśladuje zachowanie treningu o większym rozmiarze partii. Może to poprawić stabilność treningu i potencjalnie zwiększyć wydajność modelu, ponieważ większe rozmiary partii często prowadzą do bardziej stabilnych aktualizacji gradientu.
4. Implementacja w JAX: W JAX akumulacja gradientu może być wdrażana poprzez ręczne gromadzenie gradientów za pomocą funkcji JAX „JAX.GRAG`, a następnie zastosowaniu tych skumulowanych gradientów do aktualizacji parametrów modelu. Proces ten może być zautomatyzowany lub dostosowywany na podstawie określonych ograniczeń pamięci i wymagań szkoleniowych.
Podsumowując, akumulacja gradientu w JAX pomaga zarządzać ograniczeniami pamięci, umożliwiając symulację większych rozmiarów partii bez potrzeby dodatkowej pamięci, umożliwiając w ten sposób bardziej wydajne szkolenie sieci neuronowych na ograniczonych zasobach sprzętowych.
Cytaty:[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-gradient-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