超大模型训练中的内存使用调优

在超大模型训练中，内存使用调优是性能瓶颈的关键环节。以下分享几个实用的调优策略和可复现的优化方法。

1. 梯度累积与批量大小调整 当显存不足时，可通过减小batch size并增加gradient accumulation steps来模拟大batch训练。例如使用PyTorch的torch.nn.utils.clip_grad_norm_配合自定义梯度累积逻辑：

for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss = loss / accumulation_steps  # 梯度累积归一化
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

2. 混合精度训练优化 使用torch.cuda.amp自动混合精度训练可显著减少显存占用。注意在模型和优化器初始化时正确配置：

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

3. 模型并行策略调整 通过torch.distributed.fsdp.wrap 分层包装模型，控制激活内存：

from torch.distributed.fsdp import wrap
from torch.distributed.fsdp.wrap import transformer_auto_wrap_policy
wrap_fn = functools.partial(
    wrap, 
    wrapper_cls=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
)

这些方法已在10B+模型训练中验证有效，建议根据实际硬件配置进行参数微调。