混合精度训练中的模型收敛性问题

在混合精度训练中，模型收敛性问题是许多工程师面临的核心挑战。最近在一次大规模模型训练中，我们遇到了训练损失震荡、准确率停滞不前的问题。

问题复现步骤：

1. 使用PyTorch 2.0 + NVIDIA A100 GPU集群
2. 启用torch.cuda.amp混合精度训练
3. 学习率设置为1e-4，batch size=512
4. 训练过程中观察到损失值剧烈震荡，验证集准确率无法提升

关键诊断： 通过分析发现，损失震荡主要源于以下两个因素：

1. 梯度缩放因子设置不当：默认的loss_scaler=2^16在某些层中导致梯度溢出，使用torch.cuda.amp.GradScaler时未及时调整。应将init_scale设置为2^14并启用动态缩放。

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(init_scale=2**14, growth_factor=2, backoff_factor=0.5)

2. 学习率调度策略问题：在混合精度训练中，使用了与FP32相同的线性衰减策略。建议改为cosine衰减，并结合warmup阶段。

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

优化效果： 调整后，训练损失稳定下降，准确率稳步提升，收敛性明显改善。建议在混合精度训练中特别关注梯度缩放配置和学习率调度策略的适配性。