超参调优：批量大小对分布式训练效率的影响

超参调优：批量大小对分布式训练效率的影响

在分布式大模型训练中，批量大小（batch size）是影响训练效率的核心超参之一。本文通过实际案例分享批量大小与训练效率的权衡经验。

实验设置

以BERT-large模型为例，使用8卡A100进行分布式训练，基础学习率设为1e-4，训练轮数为3轮。

# 批量大小测试脚本
batch_sizes = [16, 32, 64, 128, 256]
for bs in batch_sizes:
    cmd = f"torchrun --nproc_per_node=8 train.py --batch_size={bs}"
    os.system(cmd)

关键发现

• 批量大小为32时：训练效率最高，GPU利用率稳定在90%以上
• 批量大小为64时：内存溢出风险增加，需要启用梯度累积
• 批量大小为128时：虽然单步时间减少，但整体训练时间增加

调优建议

1. 优先在小批量（32-64）范围内测试
2. 通过监控GPU内存使用率和训练速度确定最优值
3. 对于超大模型，可考虑梯度累积替代增大批量

此经验适用于大多数Transformer架构的分布式训练场景，建议结合实际硬件资源进行验证。