O acúmulo de gradiente é uma técnica que ajuda a aliviar as restrições de memória ao treinar redes neurais, particularmente em estruturas como o JAX. Ele permite a simulação de tamanhos maiores de lote sem a necessidade de memória adicional, o que é crucial ao trabalhar com recursos limitados da GPU.
Como funciona o acúmulo de gradiente:
1. Acumulando gradientes: em vez de atualizar os parâmetros do modelo após cada lote, os gradientes são acumulados em vários lotes. Isso significa que os parâmetros do modelo são atualizados com menos frequência, normalmente após cada n lotes.
2. Reduzindo o uso da memória: ao não atualizar o modelo após cada lote, o uso de memória de pico de memória é significativamente reduzido. Isso ocorre porque apenas um único lote (ou microbatch) precisa ser processado por vez, em vez de carregar um lote grande na memória.
3. Simulando tamanhos maiores de lote: acumulando gradientes em vários lotes imitando efetivamente o comportamento do treinamento com um tamanho de lote maior. Isso pode melhorar a estabilidade do treinamento e potencialmente aumentar o desempenho do modelo, pois tamanhos maiores de lote geralmente levam a atualizações de gradiente mais estáveis.
4. Implementação no JAX: No JAX, o acúmulo de gradiente pode ser implementado acumulando manualmente os gradientes usando a função `Jax.gradt` do JAX e aplicando esses gradientes acumulados para atualizar os parâmetros do modelo. Esse processo pode ser automatizado ou personalizado com base em restrições específicas de memória e requisitos de treinamento.
Em resumo, o acúmulo de gradiente no JAX ajuda a gerenciar restrições de memória, permitindo a simulação de tamanhos maiores de lote sem a necessidade de memória adicional, permitindo assim um treinamento mais eficiente de redes neurais em recursos limitados de hardware.
Citações:[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_anyanything/
[5] https://www.databricks.com/blog/farwell-om
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-gradient-cacumulation-to-overcome-gpu-memory-limitações
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-abed-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for-large-batch-ses-in-keras