Вопрос или проблема
Если вы держите (мини) размер партии постоянным (как и все прочее), но увеличиваете количество примеров (а следовательно, и количество итераций обучения), следует ли ожидать (значительного) увеличения памяти GPU?
Мой инстинкт подсказывает, что нет, потому что на GPU загружается только одна (мини) партия за раз. Однако это не то, что я наблюдаю на практике в проекте, над которым я сейчас работаю. Переход от очень маленького набора данных (1000 примеров) к большому (~3 миллиона примеров) заставил меня уменьшить размер партии в 32 раза, чтобы избежать ошибок OOM (с 64 до 2). Я не понимаю, почему увеличение размера набора данных должно вызывать такой скачок в использовании памяти – разве набор данных не должен в первую очередь храниться в памяти CPU?
Поскольку это может зависеть от конкретных используемых пакетов кода, я использую библиотеку transformers для обучения с моделями pytorch. Если архитектура модели имеет значение, я использую OPT (открытая версия GPT). Если имеет значение модальность, примеры моего набора данных — текстовые предложения, токенизированные по пробелам.
РЕДАКЦИЯ (2): На сколько мне известно, весь набор данных не должен загружаться на GPU сразу. Я использую классы Trainer и DataCollatorForLanguageModeling из библиотеки transformers для обучения и коллатирования данных соответственно; и библиотеку datasets для хранения данных (обе библиотеки от HuggingFace) – если я ошибаюсь и эти библиотеки действительно загружают весь набор данных в память GPU, пожалуйста, исправьте меня.
РЕДАКЦИЯ (1): Чтобы прояснить, под “использованием большего/меньшего объема памяти GPU” я имею в виду больший/меньший процент доступной памяти GPU, который используется в любой момент времени.
Это зависит от того, как вы на самом деле загружаете данные на GPU: если вы загружаете весь свой набор данных на GPU, тогда увеличение размера набора данных определенно приведет к увеличению потребления памяти GPU.
Если проект начался с очень маленького набора данных, как кажется, вполне возможно, что человек, создавший код, не утруждал себя загрузкой данных партиями или использовал загрузчики данных, которые это делают, и просто загрузил весь набор данных в память GPU.
В заключение: проверьте исходный код загрузки данных, чтобы увидеть, загружаются ли данные сразу или нет.
Ответ или решение
При анализе вопроса о том, будет ли увеличение объема выборки данных при фиксированном размере мини-пакета влечь за собой увеличение потребления памяти графического процессора (GPU), важно учитывать несколько ключевых аспектов. Давайте разберемся в этой ситуации более детально.
Уточнение понятия
Прежде всего, необходимо рассмотреть, что подразумевается под «размером выборки». Увеличение объема данных в данном контексте связано с увеличением общего количества примеров в обучающем наборе. Однако, ваше утверждение о том, что при фиксированном размере мини-пакета загружается только один пакет за раз, является абсолютно верным.
Память на GPU и использование данных
Память на GPU в основном используется для хранения весов модели, активаций, градиентов и информации для обратного распространения. При нормальном ходе обучения, только текущая партия данных (мини-пакет) загружается в память GPU. Однако, поскольку вы увеличили объем данных с 1000 примеров до 3 миллионов, возможно возникновение следующих факторов, влияющих на память:
-
Кэширование данных: В зависимости от реализации библиотеки и вашей конкретной архитектуры кода, библиотеки, такие как Hugging Face
transformers, могут использовать кэширование или буферизацию данных для ускорения доступа к ним. Если размеры данных значительно увеличиваются, кэш может потребовать больше оперативной памяти на GPU, особенно если он настроен на сохранение большего количества примеров для предварительной обработки. -
Активации и промежуточные результаты: Во время обучения относительно больших наборов данных и сложных моделей, даже с фиксированным размером мини-пакета, использование промежуточных представлений может привести к увеличению потребления памяти. Если модель работает с долгими последовательностями, служебная память для хранения активаций может вырасти.
-
Обработка микробатчей: Если используются методы, такие как градиентное накопление, это может привести к тому, что даже при меньшем размере мини-пакета, памяти на графическом процессоре может быть выделено больше для хранения статистики градиентов, что также может вызывать переполнение памяти (OOM).
Почему сведение к использованию фиксированного объема памяти может не сработать?
Если вы не уверены, как структура данных загружается в GPU, важно проверить источник кода. В некоторых случаях, например, если использование Trainer и DataCollatorForLanguageModeling настроено неправильно, может произойти загрузка всей выборки в виде предобработанного тензора на GPU, даже если это неявно.
Заключение
Таким образом, увеличение объема данных действительно может привести к росту потребления памяти на GPU даже при фиксированном размере мини-пакета, если не соблюдаются оптимальные практики управления памятью. Рекомендую провести тщательный аудит кода вашей модели и методов обработки данных, чтобы удостовериться, что данные загружаются и обрабатываются оптимально. Это может включать контроль за тем, какие данные загружаются в GPU на каждом этапе, а также использование подходящих методов для обработки и загрузки данных на GPU.
Эти изменения могут помочь предотвратить сообщения об ошибках из-за недостатка памяти на графическом процессоре и обеспечить более эффективный процесс обучения вашей модели.