Gradient Checkpointing(梯度检查点) - 知乎 - 知乎专栏
2023年8月17日 · 为解决这个问题而提出的强大解决方案之一是 Gradient Checkpointing，它首先在 2016 年的 Training Deep Nets With Sublinear Memory Cost 论文中引入。 作者证明了梯度检查点可以显著降低内存利用率，从 O (n) 到 O (sqrt {n})，其中 n 是模型中的层数。 这种方法允许在单个 GPU 上训练大型模型，或者提供更多内存来增加批量大小以实现更好更快的收敛。 检查点 的工作原理是用时间换空间。 检查点不保存整个 计算图 的所有中间结果以进行反向传播的计算， …
梯度检查点（Gradient Checkpointing）的解释和举例 - CSDN博客
2024年4月17日 · 梯度 检查点 （Gradient Checkpointing）是一种 深度学习 优化技术，它的目的是减少在神经网络训练过程中的内存占用。 在训练深度学习 模型 时，我们需要存储每一层的激活值（即网络层的输出），这样在反向传播时才能计算梯度。 但是，如果网络层数非常多，这些激活值会占用大量的内存。 梯度检查点技术通过只在前向传播时保存部分激活值的信息，而在反向传播时重新计算其他激活值，从而减少了内存的使用。 具体来说，它在前向传播时使用 …
在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型 - 知乎
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 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梯度。 这样做会消耗大量 GPU 内存。 梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。 让我们用下面的虚拟图表来解释 …
PyTorch 之 Checkpoint 机制解析 - 知乎 - 知乎专栏
开门见山的说，PyTorch 在进行深度学习训练的时候，有 4 大部分的显存开销，分别是 模型参数 (parameters)， 模型参数的梯度 (gradients)， 优化器状态 (optimizer states) 以及 中间激活值 (intermediate activations) 或者叫中间结果 (intermediate results)。 而通过 Checkpoint 技术，我们可以通过一种取巧的方式，使用 PyTorch 提供的 “no-grad” （no_grad()）模式来避免将. 本文首发于极市平台，作者： @人民艺术家 ，转载须经授权并注明来源Checkpoint 机制该技术的核心 …
大模型高效训练基础知识：梯度检查点（Gradient Checkpointing）
2023年7月8日 · 梯度检查点 （Gradient Checkpointing）在上述两种方式之间取了一个平衡，这种方法采用了一种策略选择了计算图上的一部分激活值保存下来，其余部分丢弃，这样被丢弃的那一部分激活值需要在计算梯度时重新计算。 下面这个动图展示了一种简单策略：前向传播过程中计算节点的激活值并保存，计算下一个节点完成后丢弃中间节点的激活值， 反向传播 时如果有保存下来的梯度就直接使用，如果没有就使用保存下来的前一个节点的梯度重新计算当前节点的梯度 …
PyTorch之Checkpoint机制解析 - CSDN博客
2022年1月16日 · PyTorch 提供了一种非常方便的节省显存的方式，就是 Checkpoint 机制。 这篇文章的目的在于更透彻的了解其内在机制。 该技术的核心是一种使用时间换空间的策略。 在现有的许多方法中被大量使用，例如 DenseNet 、Swin Transformer 源码中都可以看到它的身影。 为了了解它的工作原理，我们先得弄明白的一个问题是，PyTorch 模型 在训练过程中显存占用主要是用来存储什么？ 关于这一点，Connolly 的文章 《PyTorch 显存机制分析》 介绍的非常详细：
在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型-腾讯云开 …
2023年3月28日 · 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。 作为 机器学习 从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。 当我们在出于安全原因不允许在 云计算 的环境中工作时，这个问题经常会出现。 在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。 并 …
通俗理解Gradient Checkpoint机制（附代码） - createMoMo - 博 …
2022年3月27日 · Gradient Checkpointing到底是怎么工作的呢? 实验部分 结论 完整内容见微信公众号文章：https://mp.weixin.qq.com/s/IwcfUP_j6JYFXH_xh.
[2406.18820] Universal Checkpointing: Efficient and Flexible ...
2024年6月27日 · Universal Checkpointing unlocks unprecedented capabilities for large-scale training such as improved resilience to hardware failures through continued training on remaining healthy hardware, and reduced training time through opportunistic exploitation of elastic capacity.
Mastering Gradient Checkpoints in PyTorch: A Comprehensive Guide
Gradient checkpointing, particularly in PyTorch, offers an effective solution by optimizing computational graphs and enhancing the autograd mechanism. You can learn more about this feature in the PyTorch official documentation on checkpointing.
- 某些结果已被删除