大规模模型训练中混合精度与数据并行结合优化实践

在大规模模型训练中，混合精度（Mixed Precision）与数据并行（Data Parallelism）的结合优化是提升训练效率的关键策略。本文分享在实际项目中的调优经验。

核心思路：利用Apex库实现AMP（Automatic Mixed Precision），配合PyTorch的DistributedDataParallel进行数据并行。

关键配置步骤：

1. 启用AMP：with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss: scaled_loss.backward()
2. 设置优化器：optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
3. 初始化AMP：model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level='O1')

并行策略：使用torch.distributed.launch启动多GPU训练，通过DDP封装模型，确保梯度同步。

性能提升：在LLaMA模型训练中，混合精度+数据并行组合相比FP32可节省约40%显存，训练速度提升约25%。注意需调整学习率和loss scaling因子。

复现建议：建议从O1级别开始调优，逐步尝试O2、O3，观察训练稳定性与性能表现。