Gradyan birikimi, sinir ağlarını eğitirken, özellikle JAX gibi çerçevelerde bellek kısıtlamalarını hafifletmeye yardımcı olan bir tekniktir. Sınırlı GPU kaynaklarıyla çalışırken çok önemli olan ek bellek gerektirmeden daha büyük parti boyutlarının simülasyonuna izin verir.
Gradyan birikimi nasıl çalışır:
1. Biriken gradyanlar: Her bir partiden sonra model parametrelerini güncellemek yerine, gradyanlar birden fazla parti üzerinde birikir. Bu, modelin parametrelerinin, tipik olarak her N partisinden sonra daha az sıklıkla güncellendiği anlamına gelir.
2. Bellek kullanımını azaltma: Modeli her partiden sonra güncelleyerek, tepe bellek kullanımı önemli ölçüde azalır. Bunun nedeni, büyük bir parti belleğe yüklemek yerine, yalnızca tek bir parti (veya mikro -kutlama) işlenmesi gerektiğidir.
3. Daha büyük parti boyutlarının simüle edilmesi: Gradyanları çoklu partiler üzerinde biriktirmek, eğitimin davranışını daha büyük bir parti boyutuyla etkili bir şekilde taklit eder. Bu, eğitim stabilitesini artırabilir ve potansiyel olarak model performansını artırabilir, çünkü daha büyük parti boyutları genellikle daha kararlı gradyan güncellemelerine yol açar.
4. JAX'ta Uygulama: JAX'ta, gradyan birikimi, JAX'ın `Jax.grad` işlevi kullanılarak ve daha sonra model parametrelerini güncellemek için bu birikmiş gradyanları uygulayarak gradyanlar biriktirilerek uygulanabilir. Bu işlem, belirli bellek kısıtlamalarına ve eğitim gereksinimlerine göre otomatikleştirilebilir veya özelleştirilebilir.
Özetle, JAX'taki gradyan birikimi, ek belleğe ihtiyaç duymadan daha büyük parti boyutlarının simülasyonuna izin vererek bellek kısıtlamalarının yönetilmesine yardımcı olur, böylece sınırlı donanım kaynakları üzerinde nöral ağların daha verimli eğitimini sağlar.
Alıntılar:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradentient_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-o-o--us-srastient-accumulation-to-outerm-gpu-memory-limitions
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-sradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-atoumulat-sentients-for-for-forge-shatch-sees-in-keras