分布式训练中内存碎片化解决方法

在分布式大模型训练中，内存碎片化是影响训练效率的关键问题。本文分享几个实用的解决方法。

1. 动态内存分配策略 使用PyTorch的torch.cuda.empty_cache()清理缓存，并结合torch.cuda.memory_summary()监控内存使用情况。建议在epoch开始前执行：

for epoch in range(epochs):
    torch.cuda.empty_cache()
    # 训练代码
    if epoch % 5 == 0:
        print(torch.cuda.memory_summary())

2. 梯度累积优化 将大batch_size拆分为多个小batch进行累积，减少单次内存占用。通过调整gradient_accumulation_steps参数：

# 设置梯度累积步数
accumulation_steps = 8
for i, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(batch)
    loss = compute_loss(outputs)
    loss = loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

3. 混合精度训练 启用混合精度训练可减少内存使用约50%：

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()

4. 检查点优化 合理设置检查点间隔，避免频繁保存导致内存碎片化：

# 每10个epoch保存一次
if epoch % 10 == 0:
    torch.save(model.state_dict(), f'model_epoch_{epoch}.pt')

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