超大模型训练中的混合精度调优经验

在超大模型训练中，混合精度调优是提升训练效率的关键环节。以下是我总结的实践经验：

1. 混合精度设置策略 对于参数量超过10B的模型，建议使用FP16混合精度训练。通过torch.cuda.amp.GradScaler进行自动缩放，配置scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=True)。

2. 关键超参调优

• 学习率：当使用FP16时，学习率通常需要提升约10%-20%以补偿精度损失
• 梯度裁剪阈值：建议设置为1.0或更高，避免梯度爆炸
• 梯度累积步数：在资源受限时可适当增加至8-16步

3. 代码实现示例

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=True)
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, targets)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

4. 性能监控 使用torch.cuda.amp的scale值来监控训练稳定性，当scale值异常时需调整超参。建议每100个step记录一次scale变化趋势。

5. 注意事项

• 在模型收敛阶段，可适度降低混合精度的使用比例
• 大模型微调时，注意检查梯度是否出现nan或inf情况