混合精度训练中的数值稳定性问题及解决方案

混合精度训练中的数值稳定性问题及解决方案

在分布式大模型训练中，混合精度训练（Mixed Precision Training）虽能显著提升训练效率，但其数值稳定性问题不容忽视。本文分享几个实用的调优经验。

常见问题表现

• 训练过程中loss值突然爆炸或变为nan
• 梯度消失或梯度爆炸
• 不同设备间训练结果不一致

核心解决方案

1. 动态损失缩放（Dynamic Loss Scaling）

import torch
from torch.cuda.amp import GradScaler

scaler = GradScaler()
for epoch in range(num_epochs):
    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()

2. 检查点设置与恢复机制

# 每隔一定step保存检查点
if step % 1000 == 0:
    torch.save({
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'scaler_state_dict': scaler.state_dict(),
        'loss': loss.item()
    }, f'checkpoint_{step}.pth')

3. 精度参数调优

• 将loss缩放因子设置为2^15或2^16
• 适当降低学习率（通常减半）
• 启用梯度裁剪防止爆炸

实践建议

建议在训练初期使用较小的学习率和动态缩放，通过观察loss曲线稳定后再逐步调整参数。同时，建立完善的日志监控系统，及时发现数值异常。

可复现步骤：

1. 使用torch.cuda.amp.GradScaler()
2. 设置初始loss_scale值
3. 监控每100个step的loss变化
4. 发现异常时回滚到最近检查点