Calcolo della mappa di memoria di grandi reti neurali

La comprensione dell'impronta di memoria delle grandi reti neurali è essenziale per ottimizzare la distribuzione e la formazione, che aiuta a determinare i requisiti e l'efficienza dell'hardware.

Componenti dell'utilizzo della memoria

L'impronta totale della memoria comprende diversi componenti: parametri di modello, gradienti, stati ottimizzatori e buffer temporanei durante il calcolo.

Calcolo della memoria dei parametri del modello

Il fattore principale è la dimensione dei parametri del modello, per stimare questo, moltiplicare il numero di parametri per le dimensioni di ciascun parametro, tipicamente 4 byte per i numeri di punti fluttuanti a 32 bit.

Ad esempio, un modello con 100 milioni di parametri richiederebbe circa 400 MB di memoria solo per memorizzare i parametri.

Considerazioni aggiuntive della memoria

Durante la formazione, i gradienti e gli stati ottimizzatori consumano anche la memoria. I gradienti sono di solito le stesse dimensioni dei parametri, raddoppiando il requisito della memoria.

I buffer temporanei per le attivazioni e i calcoli intermedi contribuiscono anche all'uso totale della memoria, soprattutto con grandi dimensioni di lotti o architetture complesse.

Stime dell'uso totale della memoria

Per stimare l'impronta totale della memoria, sommare la memoria per parametri, gradienti, stati ottimizzanti e buffer temporanei.