超大模型训练中的梯度裁剪策略分享

最近在优化一个175B参数模型的训练过程时，遇到了梯度爆炸问题，尝试了几种梯度裁剪策略，踩了不少坑。

问题背景：使用分布式训练（8卡A100），batch size=256，学习率0.0001，训练初期loss剧烈波动。

方案一：全局梯度裁剪

# PyTorch实现
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
grad_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer.step()

结果：效果不理想，裁剪后loss依然不稳定。

方案二：梯度裁剪vs参数更新比例

# 重点是调整裁剪阈值与学习率的关系
for name, param in model.named_parameters():
    if param.grad is not None:
        grad_norm = torch.norm(param.grad)
        if grad_norm > 1.0:
            param.grad /= (grad_norm / 1.0)

结果：在小batch size下有效，但大batch时容易导致训练停滞。

方案三：动态梯度裁剪

# 根据loss变化动态调整裁剪阈值
if loss > prev_loss:
    clip_threshold *= 0.95
else:
    clip_threshold *= 1.02
clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=clip_threshold)

结果：最终效果最佳，loss曲线稳定。

建议：梯度裁剪不是万能药，需结合batch size、学习率等参数综合调整。建议先用全局裁剪做baseline，再根据训练曲线动态调参。