PyTorch의 선택적 미분을 위한 메모리 소비 감소

Conceptos Básicos

PyTorch의 자동 미분 엔진은 매개변수의 미분 가능성 정보를 무시하고 계산 그래프를 저장하지만, 이 정보를 활용하면 매개변수가 미분되지 않는 선형 레이어의 입력을 저장하지 않아 메모리를 절감할 수 있다.

Resumen

이 논문은 PyTorch의 자동 미분 엔진이 매개변수의 미분 가능성 정보를 무시하고 계산 그래프를 저장하는 문제를 지적한다. 이 정보를 활용하면 매개변수가 미분되지 않는 선형 레이어의 입력을 저장하지 않아 메모리를 절감할 수 있다.
저자들은 이를 위해 선형 레이어의 미분 가능성을 고려하는 새로운 레이어 구현을 제안한다. 이 구현은 PyTorch의 기존 레이어와 호환되며 성능 저하 없이 메모리 사용량을 줄일 수 있다.
실험 결과, 저자들의 구현은 선택적 미분 시나리오에서 최대 6배의 메모리 절감 효과를 보였다. 이는 매개변수 미분 가능성 정보를 활용하여 불필요한 계산 그래프 저장을 방지한 덕분이다. 이러한 메모리 절감 기술은 대규모 모델 미세 조정 등 선택적 미분이 필요한 다양한 응용 분야에 유용할 것으로 기대된다.

Estadísticas

모든 매개변수가 미분 가능한 경우 메모리 사용량이 선형적으로 증가한다.
모든 매개변수가 미분 불가능한 경우 메모리 사용량이 일정하게 유지된다.
일부 매개변수만 미분 가능한 경우에도 메모리 사용량이 모든 매개변수가 미분 가능한 경우와 동일하게 증가한다.
저자들의 구현은 매개변수의 미분 가능성을 고려하여 불필요한 입력 저장을 방지함으로써 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있다.

Citas

"PyTorch의 현재 자동 미분 구현은 매개변수의 미분 가능성 정보를 무시하고 계산 그래프를 저장한다."
"매개변수가 미분되지 않는 선형 레이어의 입력은 저장할 필요가 없지만, PyTorch는 이를 고려하지 않는다."

Ideas clave extraídas de

Lowering PyTorch's Memory Consumption for Selective Differentiation

by Samarth Bhat... a las arxiv.org 04-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12406.pdf

Consultas más profundas

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