多GPU内存管理技巧分享

在多GPU训练环境中，内存管理是影响训练效率的关键因素。本文将分享几种实用的内存管理技巧。

1. 梯度裁剪与内存优化 在PyTorch分布式训练中，可以通过设置torch.nn.utils.clip_grad_norm_来控制梯度范数，避免梯度爆炸导致的内存峰值。配置示例：

# 在optimizer.step()前添加梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

2. 梯度分片策略 使用Horovod时，可以启用--gradient-predivide-factor参数来分片梯度传输，减少内存占用。例如：

horovodrun -np 4 python train.py --gradient-predivide-factor 1.0

3. 动态内存分配 配置PyTorch的内存分配策略：

import torch
# 设置为惰性分配模式
torch.backends.cudnn.benchmark = False
# 或者设置内存增长
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)

4. 梯度累积优化 通过减少每个batch的梯度更新频率，可以降低瞬时内存需求：

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

这些技巧可显著提升多GPU训练的内存利用率，建议根据具体硬件配置进行调优。