Tích lũy gradient là một kỹ thuật giúp giảm bớt các ràng buộc bộ nhớ khi đào tạo mạng lưới thần kinh, đặc biệt là trong các khung như JAX. Nó cho phép mô phỏng kích thước lô lớn hơn mà không cần thêm bộ nhớ, điều này rất quan trọng khi làm việc với các tài nguyên GPU hạn chế.
Cách tích lũy gradient hoạt động:
1. Tích lũy độ dốc: Thay vì cập nhật các tham số mô hình sau mỗi đợt, độ dốc được tích lũy trên nhiều lô. Điều này có nghĩa là các tham số của mô hình được cập nhật ít thường xuyên hơn, thường là sau mỗi n lô.
2. Giảm sử dụng bộ nhớ: Bằng cách không cập nhật mô hình sau mỗi đợt, việc sử dụng bộ nhớ cực đại giảm đáng kể. Điều này là do chỉ cần một lô (hoặc microbatch) cần được xử lý tại một thời điểm, thay vì tải một lô lớn vào bộ nhớ.
3. Mô phỏng kích thước lô lớn hơn: Tích lũy độ dốc trên nhiều lô bắt chước hiệu quả hành vi đào tạo với kích thước lô lớn hơn. Điều này có thể cải thiện sự ổn định đào tạo và có khả năng nâng cao hiệu suất mô hình, vì kích thước lô lớn hơn thường dẫn đến các bản cập nhật độ dốc ổn định hơn.
4. Thực hiện trong JAX: Trong JAX, việc tích lũy gradient có thể được thực hiện bằng cách tích lũy thủ công bằng cách sử dụng hàm `jax.grad` của JAX và sau đó áp dụng các gradient tích lũy này để cập nhật các tham số mô hình. Quá trình này có thể được tự động hóa hoặc tùy chỉnh dựa trên các ràng buộc bộ nhớ cụ thể và các yêu cầu đào tạo.
Tóm lại, tích lũy gradient trong JAX giúp quản lý các ràng buộc bộ nhớ bằng cách cho phép mô phỏng các kích thước lô lớn hơn mà không cần bộ nhớ bổ sung, từ đó cho phép đào tạo các mạng thần kinh hiệu quả hơn về tài nguyên phần cứng hạn chế.
Trích dẫn:[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
.
[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
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for-large-batch-sizes-in-keras