GPU显存利用率提升的实用技巧
在大模型训练过程中，GPU显存不足常常成为瓶颈。本文分享几个在实际项目中验证有效的显存优化技巧。
1. 混合精度训练（Mixed Precision Training）
这是最直接有效的方法之一。使用torch.cuda.amp可以自动管理混合精度训练：
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with autocast():
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
2. 梯度累积（Gradient Accumulation）
当单次batch size受限时，可以通过梯度累积实现更大的有效batch size：
accumulation_steps = 4
for i, (data, target) in enumerate(dataloader):
output = model(data)
loss = criterion(output, target) / accumulation_steps
loss.backward()
if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
3. 模型并行优化
使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel可以有效分配显存压力：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
model = DDP(model, device_ids=[args.gpu])
4. 显存清理技巧
训练过程中定期清理缓存：
import torch
# 训练结束后清理显存
torch.cuda.empty_cache()
# 或者在每个epoch后清理
if epoch % 5 == 0:
torch.cuda.empty_cache()
这些方法组合使用效果更佳。建议先从混合精度开始尝试，通常能提升20-30%的显存利用率。
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