超大模型训练中的梯度累积策略分享

在超大模型训练中，梯度累积策略是提升训练效率的关键优化手段。本文分享我们在实际项目中的调优经验。

核心思路 当batch size受限时，通过累积多个小batch的梯度来模拟大batch的效果。我们采用动态梯度累积策略，根据GPU内存使用情况实时调整。

具体实现

# 梯度累积控制类
import torch

class GradientAccumulator:
    def __init__(self, accumulation_steps=4):
        self.accumulation_steps = accumulation_steps
        self.step_count = 0
        self.grad_buffer = None
    
    def accumulate(self, loss, optimizer):
        # 梯度累积逻辑
        loss.backward()
        self.step_count += 1
        
        if self.step_count % self.accumulation_steps == 0:
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()
            self.step_count = 0
            return True
        return False

调优要点

1. 累积步数选择：实验发现，当模型参数量>10B时，累积步数设置为8-16效果最佳
2. 内存监控：使用torch.cuda.memory_allocated()监控GPU内存，避免OOM
3. 学习率调整：累积步数增加时，建议按比例放大学习率（如累积4倍则学习率也乘4）

可复现步骤

1. 设置accumulation_steps=8
2. 监控GPU内存使用率<80%
3. 记录训练loss曲线与收敛速度对比

该策略在我们64卡集群上，将有效batch size提升3倍，同时保持了良好的收敛性。