Pagkalkula sa Memory Footprint ng Malalaking Neural Network

Mahalaga ang pagkaunawa sa bakas ng memorya ng malalaking neural network para maging kapaki - pakinabang ang paggamit at pagsasanay.

Mga Bahagi ng Pagmememorya

Kabilang sa kabuuang memory footprint ang ilang bahagi: modelong mga parameter, groove, optimidyizer state, at pansamantalang mga panlaban sa pagkalkula.

Ang Pagkalkula sa Modelong mga Parametro ay Nagdudulot ng Alaala

Upang tantiyahin ito, paramihin ang bilang ng parameter sa bawat parameter, karaniwang 4 byte para sa 32-bit na lumulutang na mga punto number.

Halimbawa, ang isang modelo na may 100 milyong parameter ay mangangailangan ng humigit-kumulang 400 MB ng memorya para lamang sa pag-iimbak ng mga parameter.

Karagdagang mga Pag - aasikaso sa Alaala

Sa panahon ng pagsasanay, ang mga thorax at optimizizier state ay kumukunsumo rin ng memorya.Ang mga gradient ay karaniwang kasinlaki ng mga parameter, dinodoble ang kahilingan sa memorya. ang mga estadong optimizier, tulad ng momentum o reaptive learning variables, ay maaaring magdagdag ng mas mataas na antas.

Ang pansamantalang mga pananggalang para sa mga ekwasyong pangmedisina at interdisiplinaryo ay nakatutulong din sa lubusang paggamit ng memorya, lalo na sa malalaking sukat o masalimuot na mga arkitektura.

Pag - uugnay sa Ating Buong Alaala

Upang tantiyahin ang kabuuang bakas ng memorya, ibuod ang memorya para sa mga parameter, groove, optimizizer state, at pansamantalang mga panlaban.