超参调优：优化器选择对分布式训练效率的影响

在分布式大模型训练中，优化器选择对训练效率的影响往往被低估。以GPT-3规模模型为例，我们通过实验发现，在8卡A100集群上，AdamW vs SGD with momentum的性能差异可达30%以上。

关键调优策略：

1. 学习率调度：采用cosine annealing，初始lr=6e-4，warmup steps=2000
2. 批量大小调整：固定global batch size=2048，每卡batch size=256
3. 动量参数：AdamW使用β1=0.9, β2=0.95；SGD momentum=0.9

可复现代码段：

from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), 
                  lr=6e-4,
                  betas=(0.9, 0.95),
                  weight_decay=0.1)
# SGD对比
from torch.optim import SGD
sgd_optimizer = SGD(model.parameters(), lr=6e-4, momentum=0.9)

性能监控： 使用NVIDIA Nsight Systems监控GPU利用率，发现AdamW在高并发下GPU利用率稳定在85%左右，而SGD在某些阶段可达到95%以上。建议根据模型收敛特性选择优化器类型，若训练时间敏感则优先考虑SGD。

实际经验： 对于超过10B参数的模型，建议先用SGD快速收敛，再切换到AdamW进行精细调优。