大规模训练中的batch size与收敛速度平衡

在分布式大模型训练中，batch size与收敛速度的平衡是性能调优的核心问题。我们通过实际案例分享几个关键调优策略。

1. 初始设置与监控 首先，在启动训练前，建议使用小batch size（如8-32）进行预热训练，记录损失曲线的稳定性。可以通过以下脚本监控收敛趋势：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 监控训练过程中的损失变化
class LossMonitor:
    def __init__(self):
        self.losses = []
    
    def update(self, loss):
        self.losses.append(loss)
        if len(self.losses) > 10:
            recent_avg = sum(self.losses[-10:]) / 10
            print(f"Recent avg loss: {recent_avg:.4f}")

2. 动态batch size调整策略 当发现损失曲线出现震荡时，应逐步增加batch size。推荐按以下方式调整：

损失震荡严重时，减少batch size 50%
稳定后可按2倍增长
超过1024时采用梯度累积策略

3. 关键实验配置 在8卡A100环境中，我们观察到以下规律：

# 实验设置示例
export BATCH_SIZE=64
export GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS=16  # 等效batch size = 1024

4. 性能监控指标 重点关注以下指标：

每秒样本数（samples/sec）
梯度更新频率
GPU内存使用率

通过持续监控，我们发现当batch size从64增加到1024时，虽然单步训练时间减少，但总训练时间反而增加，这是因为过大的batch size导致收敛速度下降。建议在实际部署前进行小范围的超参扫描，找到最优平衡点。

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