Gradient Accumulation

Mở đầu

Nhiều bạn bắt đầu luyện mô hình hay gặp tình huống: muốn dùng batch lớn để mô hình ổn định hơn, nhưng GPU lại báo thiếu bộ nhớ. Khi đó, Gradient Accumulation xuất hiện như một giải pháp “mô phỏng batch lớn” mà không cần nâng cấp GPU.

Giải thích dễ hiểu

Trong huấn luyện mô hình, “batch size” là số lượng mẫu đưa vào mạng mỗi lần tính toán gradient. Nếu batch quá lớn, GPU không tải nổi toàn bộ dữ liệu trong một lượt.

Gradient Accumulation giải quyết bằng cách:

Chia batch lớn thành nhiều batch nhỏ.
Mỗi batch nhỏ chạy forward → backward như bình thường.
Gradient sinh ra không được dùng để cập nhật trọng số ngay mà được cộng dồn nhiều lần.
Sau khi tích lũy đủ N lần, mô hình mới cập nhật trọng số một lần, tương đương cập nhật theo batch = N × batch nhỏ.

Ý tưởng này gần giống việc cộng tổng nhiều phần nhỏ để được con số lớn, nhưng mỗi phần nhỏ đều vừa sức GPU.

Minh họa

Để dễ hình dung bằng markdown:

Giả sử muốn batch size = 128 nhưng GPU chỉ chạy được batch = 32
Chia thành 4 lượt 32 mẫu
Chạy 4 lượt, cộng gradient lại
Lượt thứ 4 mới update
Mô hình nhận tác động như đang huấn luyện với batch size = 128

Ví dụ thực tế

Một nhóm phát triển mô hình phân loại ảnh y tế muốn dùng batch lớn để giảm nhiễu gradient. GPU 8GB không thể chạy batch = 64. Họ chuyển sang batch = 16 và đặt số vòng tích lũy = 4. Sau 4 bước backward, gradient tổng hợp đủ tương đương batch 64, mô hình vẫn ổn định mà không vượt RAM.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Khi triển khai trên máy chủ giới hạn tài nguyên, Gradient Accumulation là cách giữ chất lượng mô hình trong điều kiện phần cứng không mạnh. Một số điểm nhóm phát triển thường kiểm tra:

Tỷ lệ learning rate khi thay đổi kích thước batch mô phỏng
Tác động đến thời gian train (dài hơn do thêm nhiều bước nhỏ)
Ảnh hưởng đến logging và MLOps khi số bước update giảm

Liên hệ kiến thức nền

Kiến thức về backward, gradient và tối ưu xuất hiện từ các module toán – lập trình cơ bản (Module 1–2), đến tối ưu hóa trong Pre-Deep Learning (Module 5–6), và đặc biệt rõ trong Deep Learning (Module 7). Trong các bài toán Computer Vision hay NLP ở module 9–10, kỹ thuật này xuất hiện nhiều vì các mô hình thường có số tham số lớn và yêu cầu bộ nhớ cao.

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử với mô hình nhỏ, thay đổi số lần tích lũy và quan sát sự khác biệt trong tốc độ cũng như độ ổn định khi huấn luyện. Thực hành nhiều tình huống giúp hiểu rõ bản chất hơn.

Hỏi đáp nhanh về Gradient Accumulation

Có phải Gradient Accumulation làm tăng bộ nhớ cần dùng không?
Không, phần lớn trường hợp chỉ tăng thời gian chạy, không tăng nhiều RAM.
Có cần thay learning rate khi mô phỏng batch lớn hơn không?
Có thể cần, tùy mô hình và bài toán.
Gradient Accumulation có làm chậm quá trình huấn luyện không?
Có, vì phải chạy nhiều batch nhỏ trước khi cập nhật.
Tích lũy quá nhiều bước có làm giảm hiệu quả huấn luyện không?
Có thể, nếu số bước tích lũy quá cao khiến gradient trở nên “quá mượt”.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.