并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。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。
在MMCV 中已经实现了梯度累加功能,其核心代码位于 mmcv/runner/hooks/optimizer.py GradientCumulativeOptimizerHook 中,和 AMP 实现一样是采用 Hook 实现的。使用方法和 AMP 类似,只需要将第一节中的 Fp16OptimizerHook 替换为 GradientCumulativeOptimizerHook 或者 GradientCumulativeFp16OptimizerHook 即可。其核心实现如...
四、gradient checkpointing显存优化 神经网络如何使用内存 梯度检查点是如何起作用的 五、chunk_size_applying(按多个小批量和低维度计算 FFN 部) 本章内容分四个部分讲,fp16、apm以及pytorch的多gpu训练模式、gradient checkpointing显存优化。本节内容基于pytorch==1.2.0,transformers==3.0.2python==3.6pytorch 1.6...
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
gradient checkpointing 梯度检查点 1 『混合精度训练』 混合精度训练全称为 Automatic Mixed Precision,简称为 AMP,也就是我们常说的 FP16。在前系列解读中已经详细分析了 AMP 原理、源码实现以及 MMCV 中如何一行代码使用 AMP,具体链接见: OpenMMLa...
gradient_accumulation_steps=16, gradient_checkpointing=True, gradient_checkpointing_kwargs={...
作者统计了,对于运行在Flan V2数据集上的7B的LLaMA模型,batch size=1,LoRA 0.2% of the model weights, 而LoRA的输入梯度占 567 MB/ LoRA 参数量是26MB,所以作者的做法是使用gradient checkpointing来把输入梯度降低到18MB/sequence。这样呢,可以把7B的模型显存占用压制在5G。 PyTorch的显存占用 我们知道对于...
PyTorch 提供了很多调试工具,例如 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。请确保当你需要调试时再打开调试器,不需要时要及时关掉,因为调试器会降低你的训练速度。 14. 使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理论证实,梯度裁剪(gradient = min(gradient, threshold...
For variational noise (weight noise) or weight dropout or similar things, it would be very helpful to have gradient checkpointing where we can avoid that the weights are stored twice in memory, once with the noise, once without. (Also see RF weight dropout discussion: #1518) See this curre...
PyTorch 提供了很多调试工具,例如 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。请确保当你需要调试时再打开调试器,不需要时要及时关掉,因为调试器会降低你的训练速度。 14. 使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理...