混合精度训练中的数值精度管理

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技术之一。然而，数值精度管理不当往往导致训练不稳定甚至失败。

精度陷阱分析 在实际调优过程中，我们发现fp16训练中梯度溢出是常见问题。建议设置loss_scale参数为动态调整模式：

from torch.cuda.amp import GradScaler
scaler = GradScaler(enabled=True)

关键调参策略

1. 初始阶段使用动态loss scaling，避免手动设置固定值
2. 监控梯度范数，当梯度超出阈值时降低scale因子
3. 对于大规模模型，建议将grad_clip设置为1000-5000范围

复现步骤

# 训练循环中加入精度监控
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        output = model(batch)
        loss = criterion(output, target)
    
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.unscale_(optimizer)
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1000)
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

社区实践建议

• 针对不同模型结构调整loss_scale初始值
• 建议在训练开始前进行精度测试，确定稳定参数范围
• 多机训练时需确保所有节点的精度设置完全一致