多GPU训练中内存管理算法改进

多GPU训练中内存管理算法改进踩坑记录

最近在优化一个16卡V100的分布式训练任务时，遇到了严重的显存溢出问题。起初以为是模型太大导致，但通过nvidia-smi监控发现显存使用率在95%以上，但实际训练过程中频繁出现OOM。

问题定位

经过排查，发现问题出在PyTorch的自动内存管理机制上。在使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，每个GPU会缓存梯度信息和模型参数，导致显存占用远超预期。具体代码如下：

# 原始配置
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

改进方案

尝试了以下几种优化方法：

1. 启用梯度检查点（Gradient Checkpointing）：

from torch.utils.checkpoint import checkpoint
model = model.to(args.gpu)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
    model, device_ids=[args.gpu], gradient_checkpointing=True)

2. 调整批处理大小：将batch_size从64降到32，并配合梯度累积。
3. 启用内存优化器：使用torch.optim.AdamW替代Adam，并设置--amp参数。

实验结果

改进后，显存占用从95%降至70%，训练稳定性大幅提升。最核心的优化点是梯度检查点配合批处理大小调整，建议在大规模训练中优先考虑此方案。

可复现步骤

1. 创建多GPU环境（8卡以上）
2. 使用大模型（如BERT-Base）
3. 设置高批处理大小（>64）
4. 观察显存使用情况
5. 应用上述优化方案