GPU内存利用率提升的技术手段

GPU内存利用率提升的技术手段踩坑记录

最近在训练大模型时，GPU内存占用问题让我头疼不已。经过几个月的踩坑和摸索，总结了一些实用的优化方法。

1. 混合精度训练（Mixed Precision Training）

这是最有效的手段之一。通过将部分计算从float32切换到float16，可以节省约50%的显存。

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()

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()

2. 梯度累积（Gradient Accumulation）

当batch size受限时，可以使用梯度累积来模拟更大的batch size。

accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, (data, target) in enumerate(dataloader):
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target) / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

3. 模型并行化（Model Parallelism）

对于超大模型，可以考虑使用模型并行。不过这需要对代码结构进行较大调整。

4. 关键踩坑提醒：

• 使用torch.utils.checkpoint时要小心，虽然节省显存但会增加计算时间
• 混合精度训练时注意loss scaling参数的设置

这些方法组合使用效果更佳，建议根据实际情况选择合适的优化策略。