混合精度训练中的数值稳定性调优经验

混合精度训练中的数值稳定性调优经验

最近在做大规模分布式模型训练时，踩了不少坑，特别想分享一下混合精度训练中数值稳定性的调优经验。

问题背景

在使用FP16进行训练时，遇到了loss突然爆炸（NaN）的问题。起初以为是学习率设置问题，但调整后仍然复现。

关键调优点

1. 梯度缩放因子设置

# 原始配置 - 踩坑版本
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(init_scale=2**16)

# 正确配置 - 经验版本
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(init_scale=2**15)  # 降低初始缩放因子

2. 梯度裁剪策略

# 增加梯度裁剪保护
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
# 或者
torch.nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), clip_value=1.0)

3. 精度切换时机

# 在关键层使用FP32
with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False):
    output = model(input)
# 或者
if step % 100 == 0:
    # 每100步切换回FP32
    with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False):
        loss = criterion(output, target)

实际效果

通过上述调优，loss稳定收敛，训练时长减少约20%，且没有出现数值爆炸。

小贴士

• 建议使用tensorboard监控loss变化
• 训练前先做小规模测试验证稳定性
• 多机训练时注意同步问题