การสะสมการไล่ระดับสีเป็นเทคนิคที่ช่วยบรรเทาข้อ จำกัด ของหน่วยความจำเมื่อฝึกอบรมเครือข่ายประสาทโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรอบเช่น JAX ช่วยให้การจำลองขนาดแบทช์ขนาดใหญ่โดยไม่ต้องใช้หน่วยความจำเพิ่มเติมซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเมื่อทำงานกับทรัพยากร GPU ที่ จำกัด
การสะสมการไล่ระดับสีทำงานอย่างไร:
1. การไล่ระดับสีสะสม: แทนที่จะอัปเดตพารามิเตอร์ของแบบจำลองหลังจากแต่ละชุดการไล่ระดับสีจะถูกสะสมมากกว่าหลายแบทช์ ซึ่งหมายความว่าพารามิเตอร์ของโมเดลจะได้รับการปรับปรุงน้อยลงบ่อยครั้งโดยทั่วไปหลังจากทุกชุด N
2. การลดการใช้หน่วยความจำ: โดยไม่อัปเดตโมเดลหลังจากทุกชุดการใช้หน่วยความจำสูงสุดจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญ นี่เป็นเพราะต้องประมวลผลแบทช์เพียงชุดเดียว (หรือ microbatch) ในแต่ละครั้งแทนที่จะโหลดแบทช์ขนาดใหญ่ลงในหน่วยความจำ
3. การจำลองขนาดแบทช์ที่ใหญ่ขึ้น: สะสมการไล่ระดับสีในหลายแบทช์เลียนแบบพฤติกรรมของการฝึกอบรมที่มีขนาดใหญ่ขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้สามารถปรับปรุงเสถียรภาพการฝึกอบรมและเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองเนื่องจากขนาดแบทช์ที่ใหญ่ขึ้นมักจะนำไปสู่การปรับปรุงการไล่ระดับสีที่มีความเสถียรมากขึ้น
4. การใช้งานใน JAX: ใน JAX การสะสมการไล่ระดับสีสามารถนำไปใช้โดยการไล่ระดับสีแบบสะสมด้วยตนเองโดยใช้ฟังก์ชั่น `jax.grad` ของ Jax จากนั้นใช้การไล่ระดับสีแบบสะสมเหล่านี้เพื่ออัปเดตพารามิเตอร์แบบจำลอง กระบวนการนี้สามารถเป็นไปโดยอัตโนมัติหรือปรับแต่งตามข้อ จำกัด ของหน่วยความจำเฉพาะและข้อกำหนดการฝึกอบรม
โดยสรุปการสะสมการไล่ระดับสีใน JAX ช่วยจัดการข้อ จำกัด ของหน่วยความจำโดยการจำลองขนาดแบทช์ขนาดใหญ่โดยไม่จำเป็นต้องมีหน่วยความจำเพิ่มเติมซึ่งจะช่วยให้การฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของเครือข่ายประสาทในทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่ จำกัด
การอ้างอิง:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradient_accumulation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-cumumulation
[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-ccumulation-to-overcome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-cumumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-cacumulate-gradients-for-large-batch-sizes-in-inkeras