Gradientansamling är en teknik som hjälper till att lindra minnesbegränsningar när man tränar neurala nätverk, särskilt i ramar som JAX. Det möjliggör simulering av större satsstorlekar utan att kräva ytterligare minne, vilket är avgörande när man arbetar med begränsade GPU -resurser.
Hur gradientansamling fungerar:
1. Ackumulerande gradienter: Istället för att uppdatera modellparametrar efter varje sats samlas lutningar över flera partier. Detta innebär att modellens parametrar uppdateras mindre ofta, vanligtvis efter varje N -parti.
2. Minska minnesanvändningen: Genom att inte uppdatera modellen efter varje sats reduceras toppminnesanvändningen avsevärt. Detta beror på att endast en enda sats (eller mikrobatch) behöver behandlas åt gången, snarare än att ladda ett stort parti i minnet.
3. Simulering av större satsstorlekar: Ackumulering av gradienter över flera partier efterliknar effektivt beteendet hos träning med en större satsstorlek. Detta kan förbättra träningsstabiliteten och potentiellt förbättra modellprestanda, eftersom större satsstorlekar ofta leder till mer stabila gradientuppdateringar.
4. Implementering i JAX: I JAX kan gradientansamling implementeras genom manuellt ackumulering av gradienter med JAX: s "Jax.Grad" -funktion och sedan tillämpa dessa ackumulerade gradienter för att uppdatera modellparametrarna. Denna process kan automatiseras eller anpassas baserat på specifika minnesbegränsningar och utbildningskrav.
Sammanfattningsvis hjälper gradientansamling i JAX att hantera minnesbegränsningar genom att tillåta simulering av större satsstorlekar utan behov av ytterligare minne, vilket möjliggör effektivare utbildning av neurala nätverk på begränsade hårdvaruresurser.
Citeringar:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradient_accumulation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/diction/gradient-ackumulation
[3] https://arxiv.org/abs/2406.12356
]
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-oom-oom
]
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-latient-ackumulation
]