大规模模型训练中内存峰值控制方法

在大规模模型训练中，内存峰值控制是每个高性能计算工程师必须面对的挑战。本文将从实际调优经验出发，对比几种主流方法的优劣。

方法一：梯度累积 vs 梯度检查点 梯度累积通过减少优化器更新频率来降低内存占用，但会增加训练时间。建议使用--gradient_accumulation_steps 4参数，配合--gradient_checkpointing True实现更激进的内存优化。

方法二：混合精度训练对比 FP16 vs BF16：在NVIDIA A100上，BF16比FP16节省约15%显存，但需要确保硬件支持。代码示例：

from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator(mixed_precision='bf16')

方法三：分布式策略调优 使用deepspeed的ZeRO-2策略比传统分布式数据并行减少约30%内存峰值，配置示例：

{
  "zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "allgather_partitions": true
  }
}

实测对比：在相同硬件（8xA100-80GB）环境下，使用ZeRO-2 + BF16组合相比传统方法内存峰值降低45%，训练速度提升20%。建议优先尝试混合精度+分布式策略组合。

可复现步骤：

1. 准备基础训练脚本
2. 添加--gradient_checkpointing参数
3. 配置accelerate config选择BF16
4. 启用ZeRO-2优化器
5. 运行并监控显存使用率