超大模型训练中的内存分配策略调优

在超大模型训练中，内存分配策略直接影响训练效率和稳定性。本文分享几种实用的调优方法。

1. 梯度累积 vs 批次大小优化 当单卡显存不足时，采用梯度累积策略：

# 原始设置
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

# 优化后
accumulation_steps = 4
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss = loss / accumulation_steps  # 梯度缩放
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

2. 混合精度训练调优 使用PyTorch的混合精度训练：

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

3. 分布式训练内存优化 在分布式训练中，使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel的gradient checkpointing：

from torch.utils.checkpoint import checkpoint
# 在模型前向传播中加入checkpoints
output = checkpoint(model, input_tensor)

实际调优建议：先从梯度累积开始，逐步引入混合精度和checkpointing，每步验证显存使用情况。