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Question regarding gradient checkpointing

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
jupyter-notebook, pytorch
Ambito
machine-learning, performance

Direzione di ricerca

Start with pytorch_ipynb/mechanics/gradient-checkpointing-nin.ipynb and rerun the vanilla NiN and checkpointed experiments described in the issue, including the reported memory and runtime measurements. Compare the current results with the notebook's conclusion and determine whether the discrepancy is reproducible; done means explaining the difference or updating the experiment's conclusion.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hello,

I am trying to understand gradient checkpointing and found your explanation in gradient-checkpointing-nin.ipynb very helpful. I cloned the repo and tried rerunning the experiments. However, I was unable to reproduce the result mentioned in your conclusion.

When I run the notebook, for the vanilla NiN, my memory consumption (current, peak) are 413527 and 154049604, with runtime 109.1s.
For the checkpointed version (segments=1) of the model, the memory consumption are 402938 and 154064699, with runtime 110.14s.
From these tests, I was not able to observe a significant improvement in memory as the notebook states (22% memory improvement with 14% runtime sacrifice).

I've tried running with multiple seeds and checkpoint segment sizes, and was not able to see a significant memory improvement either.

I'm not sure why this is and could need a bit of help. Could this be due to the size of the network is relatively small and the effects are less obvious? Or could it be the checkpointing implementation from PyTorch has changed over the years? I would appreciate it if you could provide any insight in this.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
17.6k
Fork
4.1k
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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