混合精度训练踩坑：不同硬件平台下的AMP兼容性问题

混合精度训练踩坑：不同硬件平台下的AMP兼容性问题

在PyTorch混合精度训练（AMP）实践中，我们遇到了令人头疼的兼容性问题。以ResNet50为例，在NVIDIA A100和RTX 3090上表现差异巨大。

问题复现

import torch
import torch.nn as nn
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).cuda()
scaler = GradScaler()

# 训练循环
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

在A100上运行正常，但在RTX 3090上出现 RuntimeError: CUDA error。进一步排查发现：

根本原因

1. CUDA版本差异：RTX 3090使用CUDA 11.8，而A100为CUDA 11.7
2. Tensor Core支持不同：部分操作在低版本CUDA中不支持FP16
3. PyTorch版本适配问题：当前版本（1.13）对旧版CUDA支持有限

解决方案

# 方案一：条件判断
if torch.cuda.get_device_properties(0).major >= 7:
    # 支持混合精度
    with autocast():
        output = model(data)
else:
    # 降级为FP32
    output = model(data.float())

# 方案二：动态启用AMP
try:
    torch.cuda.amp.autocast(enabled=True)
except Exception as e:
    print(f"AMP not supported: {e}")

性能测试对比（单卡）

建议在部署前进行硬件兼容性测试，避免生产环境出现意外。