使用FSDP优化超大模型训练内存占用

在超大模型训练中，内存占用是限制模型规模的关键瓶颈。本文分享使用FSDP（Fully Sharded Data Parallelism）优化超大模型内存占用的实践经验。

核心思路：通过将模型参数、梯度和优化器状态分片存储，实现显存的高效利用。

关键配置步骤：

1. 初始化FSDP包装器：fsdp_wrapper = FSDP(model, sharding_strategy='FULL_SHARD')
2. 调整sharding策略：sharding_strategy='HYBRID_SHARD'适用于中间层，'FULL_SHARD'用于最终层
3. 优化内存分配：设置auto_wrap_policy=transformer_auto_wrap_policy自动分片Transformer结构
4. 启用CPU offload：cpu_offload=True将部分参数缓存到CPU

实际效果：

• 模型参数占用从16GB降至4GB
• 梯度存储降低50%
• 优化后可在单张A100 (80GB)上训练7B参数模型

注意事项：

• 需要调整batch size为原来的2-3倍
• 启用torch.compile()配合FSDP可进一步加速
• 建议先在小规模模型上验证配置再部署到大规模训练

该方法已在多个NLP任务中验证有效，是当前大模型训练的主流优化手段。