大模型训练过程中的内存溢出解决

大模型训练过程中的内存溢出解决

在大模型训练过程中，内存溢出（OOM）是常见但棘手的问题。本文将通过实际案例分享几种有效的解决方案。

问题现象

在使用8卡A100（40GB显存）训练7B参数模型时，batch size设置为32时出现内存溢出。通过nvidia-smi监控发现显存使用率超过95%。

解决方案对比

1. 梯度累积（Gradient Accumulation）

# 原始训练循环
for batch in dataloader:
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 优化后
accumulation_steps = 4
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss = loss / accumulation_steps  # 梯度缩放
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

2. 混合精度训练（Mixed Precision）

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
for batch in dataloader:
    with autocast():
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, targets)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

3. 模型并行优化 通过deepspeed配置文件进行ZeRO优化，将模型参数分片存储。

实践建议

根据实际硬件配置选择合适的优化策略组合，优先尝试梯度累积和混合精度训练，效果显著且易于实现。