Накопичення градієнта - це техніка, яка допомагає полегшити обмеження пам’яті при навчанні нейронних мереж, особливо в рамках, таких як JAX. Це дозволяє моделювати більші розміри партії, не вимагаючи додаткової пам’яті, що має вирішальне значення при роботі з обмеженими ресурсами GPU.
Як працює накопичення градієнта:
1. Накопичення градієнтів: замість оновлення параметрів моделі після кожної партії градієнти накопичуються на декількох партіях. Це означає, що параметри моделі оновлюються рідше, як правило, після кожної N партії.
2. Зменшення використання пам'яті: не оновлюючи модель після кожної партії, використання пікової пам'яті значно зменшується. Це пояснюється тим, що лише одна партія (або мікробетч) потрібно обробляти за один раз, а не завантажувати велику партію в пам'ять.
3. Моделювання більших розмірів партії: накопичення градієнтів на декількох партіях ефективно імітує поведінку тренувань з більшим розміром партії. Це може покращити стабільність тренувань та потенційно підвищити продуктивність моделі, оскільки більші розміри партії часто призводять до більш стабільних оновлень градієнта.
201 Цей процес може бути автоматизований або налаштований на основі конкретних обмежень пам'яті та вимог до навчання.
Підсумовуючи, накопичення градієнта в JAX допомагає керувати обмеженнями пам'яті, дозволяючи моделювати більші розміри партії без необхідності додаткової пам’яті, тим самим забезпечуючи більш ефективну підготовку нейронних мереж на обмежених апаратних ресурсах.
Цитати:[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
4