使用混合精度提升分布式训练速度

在分布式大模型训练中，混合精度（Mixed Precision）已成为提升训练速度的关键技术之一。本文将分享在实际项目中通过混合精度优化训练性能的实践经验。

核心思路 我们采用PyTorch的torch.cuda.amp模块进行混合精度训练，主要针对以下三个阶段进行调优：

梯度缩放（Gradient Scaling）
优化器设置
关键层的精度控制

可复现步骤

import torch
import torch.nn as nn
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

# 初始化梯度缩放器
scaler = GradScaler()

# 模型和优化器设置
model = YourModel().cuda()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        
        # 前向传播
        with autocast():
            outputs = model(batch)
            loss = criterion(outputs, targets)
        
        # 反向传播
        scaler.scale(loss).backward()
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

调优要点