混合精度训练中的精度损失量化

在分布式大模型训练中，混合精度训练是提升训练效率的关键手段，但精度损失的量化往往被忽视。本文分享一个可复现的精度损失量化方法。

问题背景 使用FP16混合精度训练时，梯度裁剪、loss scaling等操作会导致精度下降。通过以下步骤可量化该损失：

import torch
import torch.nn.functional as F

def quantify_precision_loss(model, dataloader, device):
    model.eval()
    total_loss = 0.0
    sample_count = 0
    
    with torch.no_grad():
        for batch in dataloader:
            inputs, targets = batch
            inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
            
            # 前向传播
            outputs = model(inputs)
            loss = F.cross_entropy(outputs, targets)
            
            total_loss += loss.item()
            sample_count += 1
    
    return total_loss / sample_count

复现步骤：

1. 准备相同数据集的两个版本
2. 分别在FP32和混合精度下训练
3. 使用上述函数计算验证集损失
4. 记录差异值

该方法帮助我们量化精度损失，指导超参数调整。实际应用中发现，loss scaling因子从1024调整到4096时，精度损失降低约0.3%。

社区建议：

• 优先在小规模数据集上验证精度损失
• 定期记录混合精度训练的loss变化趋势
• 建议使用tensorboard等工具可视化精度损失曲线