大模型训练中的梯度累积技术实践

大模型训练中的梯度累积技术实践

在大模型训练过程中，我们常常面临显存不足的问题。最近在部署LLaMA-2 70B模型时，遇到了显存瓶颈，通过引入梯度累积技术成功解决了这个问题。

问题背景

使用4张A100 80GB显卡训练时，单batch_size=1的条件下，训练过程中显存占用达到75GB，接近上限。经过分析发现，主要瓶颈在于优化器状态存储和梯度计算。

实践方案

我们采用了梯度累积的方式，在保持有效batch_size不变的前提下，通过多次前向传播累积梯度，然后统一更新参数。

# 关键代码实现
accumulation_steps = 8
optimizer.zero_grad()
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss = loss / accumulation_steps  # 梯度缩放
    loss.backward()
    
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()  # 每累积steps后更新
        optimizer.zero_grad()

实际效果

• 显存占用从75GB降至35GB
• 训练速度下降约25%，但可训练更大batch_size
• 精度保持稳定，无明显loss波动

注意事项

1. 梯度累积步数需根据显存情况动态调整
2. 建议使用梯度缩放防止数值下溢
3. 监控训练loss曲线，避免梯度累积导致的不稳定

该方案在实际部署中可复现，特别适合显存受限但计算资源充足的场景。