在多GPU环境下进行大模型训练时，内存管理是决定训练效率和成功与否的关键因素。本文将从实际操作角度出发，分析并总结几项核心策略。
1. 数据并行与模型并行的权衡 在分布式训练中，数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）是两种常见的策略。对于大模型，通常需要结合使用两者。例如，将模型切分到多个GPU上进行模型并行，同时对数据进行复制以实现数据并行。这种混合方式可以有效缓解单个GPU的内存压力。
2. 梯度累积与批量大小调整 当单次前向/反向传播无法在GPU内存中完成时，可以通过梯度累积（Gradient Accumulation）来模拟更大的batch size。例如：
accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss = loss / accumulation_steps # 缩放损失
loss.backward()
if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
3. 混合精度训练（Mixed Precision Training） 使用FP16进行前向和反向传播，可以显著减少内存占用并加速训练。PyTorch中可通过torch.cuda.amp实现：
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with torch.cuda.amp.autocast():
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
4. 梯度检查点（Gradient Checkpointing） 通过舍弃部分中间激活值来节省内存，适用于训练深层网络。以PyTorch为例：
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
# 将模型中需要检查点的部分包装起来
output = checkpoint(model, input_tensor)
以上策略需根据具体模型结构和硬件配置灵活调整，建议在实验中逐步测试各项优化效果。
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