Akumulasi gradien adalah teknik yang membantu mengurangi kendala memori saat melatih jaringan saraf, terutama dalam kerangka kerja seperti Jax. Ini memungkinkan untuk simulasi ukuran batch yang lebih besar tanpa memerlukan memori tambahan, yang sangat penting ketika bekerja dengan sumber daya GPU terbatas.
Bagaimana akumulasi gradien bekerja:
1. Mengumpulkan gradien: Alih -alih memperbarui parameter model setelah setiap batch, gradien diakumulasikan pada beberapa batch. Ini berarti bahwa parameter model diperbarui lebih jarang, biasanya setelah setiap N batch.
2. Mengurangi Penggunaan Memori: Dengan tidak memperbarui model setelah setiap batch, penggunaan memori puncak berkurang secara signifikan. Ini karena hanya satu batch tunggal (atau microbatch) yang perlu diproses pada suatu waktu, daripada memuat batch besar ke dalam memori.
3. Menyemulkan ukuran batch yang lebih besar: Mengumpulkan gradien pada beberapa batch secara efektif meniru perilaku pelatihan dengan ukuran batch yang lebih besar. Ini dapat meningkatkan stabilitas pelatihan dan berpotensi meningkatkan kinerja model, karena ukuran batch yang lebih besar sering menyebabkan pembaruan gradien yang lebih stabil.
4. Implementasi di JAX: Dalam JAX, akumulasi gradien dapat diimplementasikan dengan secara manual mengumpulkan gradien menggunakan fungsi `jax.grad` Jax dan kemudian menerapkan gradien akumulasi ini untuk memperbarui parameter model. Proses ini dapat diotomatisasi atau disesuaikan berdasarkan kendala memori spesifik dan persyaratan pelatihan.
Singkatnya, akumulasi gradien di JAX membantu mengelola kendala memori dengan memungkinkan simulasi ukuran batch yang lebih besar tanpa perlu memori tambahan, sehingga memungkinkan pelatihan yang lebih efisien dari jaringan saraf pada sumber daya perangkat keras terbatas.
Kutipan:[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--li
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for-garge-batch-sizes-in-keras