超参调优：模型复杂度与分布式训练效率的关系

在分布式大模型训练中，模型复杂度与训练效率呈现非线性关系。以LLaMA-70B为例，我们观察到：当参数量从10B增至70B时，训练速度下降约40%，但通过调整batch size和gradient accumulation steps可缓解。建议采用以下超参调优策略：

核心调优步骤：

1. 基础测试：使用固定batch size=32进行基准测试，记录epoch时间
2. 参数扫描：在[16, 32, 64]范围内调整gradient accumulation steps
3. 混合精度优化：启用AMP并调整loss scale因子

# 调优示例代码
config = {
    'batch_size': 32,
    'gradient_accumulation_steps': 4,
    'amp': True,
    'loss_scale': 1024
}

关键发现： 当模型复杂度超过一定阈值后，增加显存容量比单纯增加batch size更有效。实际测试表明，在A100 80GB环境下，70B模型通过调整为gradient_accumulation_steps=8，可将训练效率提升约25%。建议结合实际硬件资源动态调整参数配置。