Gradient checkpointing 的核心思想是不保存所有层的激活值,而是只保存一部分关键点的激活值。当需要计算某个特定层的梯度时,如果该层的激活值没有被直接保存,那么可以通过重新计算从最近的关键点到该层的前向传播来获得这些激活值。这样做的代价是增加了计算量,因为部分前向传播过程需要重复执行,但可以显著降低内存使...
1.Gradient Checkpointing2.pytorch模型训练之fp16、apm、多GPU模型、梯度检查点(gradient checkpointing)显存优化等
Gradient checkpointing是一种在深度学习中用于减少训练大型神经网络时内存使用量的技术。在标准的反向传播过程中,为了计算梯度,需要保存每一层的激活值。对于深层网络,这会导致巨大的内存消耗。Gradient checkpointing通过仅保存部分层的激活值并在需要时重新计算其他层的激活值来减少内存使用。 2. Gradient checkpointing...
二、gradient checkpointing 梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种优化深度学习模型训练中内存使用的技术。它通过在模型的计算图中插入检查点,将一部分计算推迟到后续步骤进行,从而减少内存占用。这有助于训练更大、更深的模型,以及使用更大批量的数据,而无需占用大量的内存。 以下是梯度检查点的详细解释: 1. 背...
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新...
Checkpointing模型或模型的一部分 Checkpointing的工作原理是用计算换取内存。Checkpointing部分不会存储整个计算图的所有中间激活以进行反向计算,不会保存中间激活,而是在反向过程中重新计算它们。它可以应用于模型的任何部分。 具体来说,在向前传递中,函数将以torch.no_grad()方式运行,即不存储中间激活。相反,向前传递保...
Gradient Checkpointing is a method used for reducing the memory footprint when training deep neural networks, at the cost of having a small increase in computation time.
--deepspeed ds_config.json \ --gradient_checkpointing ds_config.json可以参考https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/examples/finetune/ds_config.json 👍 2 Author liuzhiyong01 commented Oct 18, 2023 使用deepspeed的 zero-stage=2,会出现如下错误: zero-stage=0,1可以正常运行 Col...
By checkpointing nodes in the computation graph defined by your model, and recomputing the parts of the graph in between those nodes during backpropagation, it is possible to calculate this gradient at reduced memory cost. When training deep feed-forward neural networks consisting of n layers, ...