GPU内存管理在分布式大模型训练中的关键作用

在分布式大模型训练中，GPU内存管理直接影响训练效率和稳定性。本文分享几个关键优化策略。

1. 梯度累积与批次分割 当单卡显存不足时，采用梯度累积策略：

# 示例代码
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()

通过调整accumulation_steps参数，可在不增加硬件成本的前提下提升有效批次大小。

2. 混合精度训练优化 使用torch.cuda.amp进行混合精度训练：

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

建议将loss_scale设置为动态调整，避免梯度消失或爆炸。

3. 模型并行策略 针对超大模型，可配置tensor_parallel_degree参数：

# 配置模型并行
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
    model, 
    device_ids=[args.gpu],
    output_device=args.gpu,
    find_unused_parameters=True
)

通过合理分配各GPU显存使用，避免单卡内存溢出。

关键参数建议：