在分布式大模型训练中，batch size的选择直接影响训练效率和资源利用率。根据实际项目经验，我们发现batch size并非越大越好。
实验设置：使用8卡V100 GPU，训练BERT-base模型，固定学习率0.001。
关键观察：
- batch size=32时，GPU利用率约65%，训练速度最快
- batch size=64时，GPU利用率提升至85%，但训练时间增加约15%
- batch size=128时，GPU利用率接近95%，但因内存竞争导致效率下降
可复现步骤：
# 1. 设置不同batch size
export BATCH_SIZE=32
# 2. 启动训练脚本
python train.py --batch-size $BATCH_SIZE --gradient-accumulation-steps 1
# 3. 监控GPU利用率
nvidia-smi -l 1
调优建议：
- 优先测试2^n（32,64,128）作为batch size候选值
- 关注GPU内存使用率，避免超过显存上限
- 根据训练时间与资源消耗综合评估
在实际项目中，我们通过多次实验发现，合理的batch size通常在32-64之间，此时训练效率最高。当需要更大batch size时，应考虑调整梯度累积步数而非直接增加单次batch size。
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