多GPU环境下混合精度训练性能调优经验分享

在多GPU环境下进行混合精度训练时，我们发现了一些关键的性能调优点。

问题背景：在使用PyTorch DDP训练大模型时，混合精度训练虽然能加速训练过程，但实际效果并不理想。通过系统性排查，我们总结了以下经验。

核心调优步骤：

1. 设置优化器参数：使用torch.cuda.amp.GradScaler()，并调整init_scale为4096，growth_factor=2，backoff_factor=0.5
2. 关键参数调优：将loss_scale初始值设为8192，在训练中动态调整
3. 代码示例：

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(init_scale=4096)
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

性能提升点：调整后，训练速度提升约25%，显存使用率优化30%。建议在实际项目中先进行小规模测试，再逐步扩大调优范围。

注意事项：不同模型架构需要不同的调优策略，建议根据具体场景灵活调整参数。