Gradiendi akumuleerumine on tehnika, mis aitab leevendada mälupiiranguid närvivõrkude koolitamisel, eriti raamistikes nagu Jax. See võimaldab simuleerida suuremaid partiisuurusi ilma täiendavat mälu nõudmata, mis on piiratud GPU ressurssidega töötamisel ülioluline.
Kuidas gradiendi akumuleerumine toimib:
1. akumuleerivad gradiendid: mudeli parameetrite värskendamise asemel iga partii koguneb gradiendid mitme partii kohale. See tähendab, et mudeli parameetreid värskendatakse harvemini, tavaliselt pärast iga n -parti.
2. mälu kasutamise vähendamine: mudeli pärast iga partii värskendamist vähendatakse mälu tipptasemel kasutamist märkimisväärselt. Selle põhjuseks on asjaolu, et suure partii mällu laadimise asemel tuleb töödelda ainult ühte partii (või mikrobatši).
3. Suuremate partiide suuruste simuleerimine: kogunevad gradiendid mitme partii kohal jäljendab tõhusalt treeningu käitumist suurema partii suurusega. See võib parandada treeningu stabiilsust ja potentsiaalselt parandada mudeli jõudlust, kuna suuremad partii suurused põhjustavad sageli stabiilsemaid gradiendiuuendusi.
4. Rakendamine Jaxis: JAX -is saab gradiendi akumulatsiooni rakendada gradientide käsitsi akumuleerimisega, kasutades Jaxi funktsiooni Jax.grad "ja seejärel rakendades neid akumuleerunud gradiente mudeli parameetrite värskendamiseks. Seda protsessi saab automatiseerida või kohandada konkreetsete mälupiirangute ja koolitusnõuete põhjal.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et gradiendi akumuleerumine JAX -is aitab hallata mälupiiranguid, võimaldades suuremate partiide suuruste simuleerimist ilma täiendava mälu vajaduseta, võimaldades seeläbi närvivõrkude tõhusamat koolitust piiratud riistvararessurssidel.
Tsitaadid:]
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-acumulation
[3] https://arxiv.org/abs/2406.12356
]
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-oom
]
]
]