超大模型训练中的内存优化策略

在超大模型训练中，内存优化是性能调优的核心环节。本文分享几个实用的内存优化策略。

1. 梯度累积与内存池管理 使用PyTorch的torch.cuda.empty_cache()和torch.cuda.memory_summary()监控显存变化，通过以下代码实现梯度累积：

for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    if (i + 1) % gradient_accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        torch.cuda.empty_cache()

2. 混合精度训练 启用混合精度训练可节省约50%显存：

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. 模型并行与流水线优化 采用Pipeline Parallelism：

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
model = DDP(model, device_ids=[args.gpu])
# 配置参数服务器，避免重复计算

可复现步骤：1）配置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1；2）使用nvidia-smi监控显存；3）调整gradient_accumulation_steps至最佳值。

优化建议：优先使用梯度累积，再考虑混合精度训练。