Akumulácia gradientu je technika, ktorá pomáha zmierňovať obmedzenia pamäte pri výcviku neurónových sietí, najmä v rámci, ako je Jax. Umožňuje simuláciu väčších veľkostí šarží bez toho, aby vyžadovala ďalšiu pamäť, ktorá je rozhodujúca pri práci s obmedzenými zdrojmi GPU.
Ako funguje akumulácia gradientu:
1. Hromadenie gradientov: Namiesto aktualizácie parametrov modelu po každej dávke sa gradienty hromadia vo viacerých dávkach. To znamená, že parametre modelu sa aktualizujú menej často, zvyčajne po každej N -šaržach.
2. Zníženie využitia pamäte: Ak sa neaktualizuje model po každej dávke, je využitie maximálnej pamäte výrazne znížené. Dôvodom je, že naraz je potrebné spracovať iba jednu dávku (alebo mikrobat), namiesto toho, aby do pamäte naložila veľkú dávku.
3. Simulácia väčších veľkostí šarží: Hromadenie gradientov vo viacerých dávkach efektívne napodobňuje správanie tréningu s väčšou šaržou. To môže zlepšiť stabilitu tréningu a potenciálne zvýšiť výkon modelu, pretože väčšie dávky často vedú k stabilnejším aktualizáciám gradientu.
4. Implementácia v Jax: V Jaxe je možné akumuláciu gradientu implementovať manuálnym akumuláciou gradientov pomocou funkcie Jax.grad` Jax.Grad` a potom sa tieto akumulované gradienty použije na aktualizáciu parametrov modelu. Tento proces môže byť automatizovaný alebo prispôsobený na základe konkrétnych obmedzení pamäte a požiadaviek na výcvik.
Stručne povedané, akumulácia gradientu v JAX pomáha spravovať obmedzenia pamäte tým, že umožňuje simuláciu väčších veľkostí šarží bez potreby ďalšej pamäte, čím umožňuje efektívnejšie školenie neurónových sietí na obmedzených hardvérových zdrojoch.
Citácie:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradient_acculation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-accumulation
[3] https://arxiv.org/abs/2406.12356
[4] https://www.reddit.com/r/machinearning/comments/wxvlcc/d_does_gradient_acculation_achieve_anything/
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-oom
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-gradient-accumulation-to-propemode-gpu-meMory-limitácie
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradies-for-large-batch-tsies-sizy-in-akrasa