Calculadora de memoria de acumulación de gradientes
Datos de entrada
| Tamaño de microlote | 4 |
|---|---|
| Pasos de acumulación | 8 |
| GPU en paralelismo de datos | 1 |
| Activación por muestra | 0,5 |
Calculadora de memoria de acumulación de gradientes
Calcula el tamaño de lote efectivo alcanzado mediante la acumulación de gradientes y la memoria de activaciones que requiere, a partir del tamaño de microlote, los pasos de acumulación, las réplicas de paralelismo de datos y el coste de activación por muestra.
Datos de entrada
Lotes
Memoria
Resultados
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Detalles
La memoria de acumulación de gradientes
Los modelos de lenguaje grandes se entrenan mejor con lotes grandes, pero un lote grande significa muchas muestras retenidas en memoria a la vez, y la memoria de activación suele ser lo primero que desborda una GPU. La acumulación de gradientes resuelve la tensión: alcanza un lote efectivo grande mientras la memoria de activación máxima se mantiene al tamaño de un único microlote pequeño. Esta calculadora muestra los dos lados de ese equilibrio: el lote efectivo que alcanza una configuración y la memoria de activación que realmente retiene.
Qué hace la acumulación de gradientes
Normalmente un entrenador actualiza los pesos tras cada lote. Con acumulación, ejecuta varios microlotes en secuencia, suma sus gradientes y aplica un único paso del optimizador solo cuando se ha procesado el número objetivo de microlotes. El gradiente sumado es idéntico al que habría producido un único lote de ese tamaño combinado, de modo que la actualización es matemáticamente la misma: solo cambia su momento. Los pesos se mueven una vez por ciclo de acumulación en lugar de una vez por microlote.
Por qué la memoria se mantiene constante
La memoria de activación máxima la gobierna la mayor pasada hacia delante y hacia atrás viva en un momento dado, y esa es un único microlote. La acumulación procesa un microlote cada vez y solo guarda una suma acumulada de gradientes, cuyo tamaño coincide con el de los parámetros del modelo y no crece con el número de pasos. Así, aumentar el número de acumulaciones eleva el lote efectivo dejando intacta la memoria de activación. Ese es todo el sentido: un lote efectivo grande sobre un presupuesto de memoria que nunca lo retendría entero de una vez.
La fórmula
Con un tamaño de microlote , pasos de acumulación , réplicas de paralelismo de datos y un coste de activación por muestra en gigabytes,
EM=b⋅a⋅g=b⋅Adonde es el tamaño de lote efectivo y es la memoria de activación máxima en una GPU. El lote efectivo se multiplica por cada réplica y cada paso de acumulación, mientras que el término de memoria depende únicamente del microlote.
Ejemplo resuelto
Tomemos un microlote de 4 muestras, acumulado a lo largo de 8 pasos en una sola GPU, con un coste de 0,5 GB de activaciones por muestra:
EM=4×8×1=32=4×0,5=2 GBEl entrenamiento procede como si el lote fuera de 32, mientras que solo 2 GB de activaciones están residentes en algún momento. Repartir la misma configuración entre 4 GPU de paralelismo de datos eleva el lote efectivo a , y la memoria de activación por GPU sigue siendo de 2 GB.
Cómo leer el resultado
El tamaño de lote efectivo es la cifra frente a la que se ajustan los programas de tasa de aprendizaje y otros hiperparámetros, no el microlote. Conviene notar que la memoria de activación es solo una parte del presupuesto de entrenamiento: el estado del optimizador, los gradientes y los propios parámetros suelen dominar, y esta calculadora aísla deliberadamente el término de activación para hacer visible el equilibrio entre lotes. Para el panorama completo de memoria véase la Calculadora de VRAM para entrenar un LLM, y para reducir el número de parámetros entrenables con adaptadores de bajo rango, la Calculadora de parámetros de LoRA.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cómo funciona la acumulación de gradientes?
En lugar de actualizar los pesos tras cada microlote, el entrenador ejecuta varios microlotes en secuencia, suma sus gradientes y aplica un único paso del optimizador una vez alcanzado el número objetivo de microlotes.
El gradiente sumado es idéntico al que produciría un único lote grande del mismo tamaño total, de modo que la aritmética de la actualización no cambia: solo cambia el momento. Los pesos se mueven una vez por ciclo de acumulación en lugar de una vez por microlote.
¿Por qué la memoria se mantiene constante al subir los pasos de acumulación?
La memoria de activación máxima la fija la mayor pasada hacia delante y hacia atrás retenida en memoria a la vez, que es un único microlote. La acumulación procesa un microlote cada vez y solo guarda una suma acumulada de gradientes, cuyo tamaño es igual al de los parámetros del modelo y no crece con el número de pasos.
Así, duplicar los pasos de acumulación duplica el lote efectivo mientras la memoria de activación se mantiene sin cambios: el equilibrio central que hace asequibles los lotes efectivos grandes con memoria limitada.
¿Qué significa el tamaño de lote efectivo?
El tamaño de lote efectivo es el número de muestras que influyen en una única actualización de pesos. Con paralelismo de datos cada réplica aporta su microlote, y con acumulación cada réplica aporta varios microlotes por turno, de modo que el lote efectivo es el producto del microlote, los pasos de acumulación y el número de réplicas.
Los programas de tasa de aprendizaje y otros hiperparámetros se ajustan frente a esta cifra efectiva, no frente al microlote.
Aviso legal
Esta estimación modela la memoria de activación a partir del microlote únicamente y omite el estado del optimizador, los gradientes, los parámetros y la sobrecarga del framework, que dominan la memoria total de entrenamiento. Sirve para razonar sobre el equilibrio entre lotes, no como presupuesto completo de memoria.
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