基于FSDP的大规模模型训练资源分配策略踩坑记录
最近在尝试使用FSDP（Fully Sharded Data Parallelism）进行大规模模型训练时，踩了不少坑，分享一下实际的资源配置和优化经验。
问题背景
我们有一个30B参数的模型，在8卡A100上进行训练。最初采用默认的FSDP配置，结果发现显存占用异常高，训练速度极慢。
实际操作步骤
首先查看当前配置：
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
import torch.distributed as dist
# 检查当前设备
print(f"Device: {torch.cuda.current_device()}")
print(f"GPU Count: {torch.cuda.device_count()}")
然后调整sharding策略：
# 优化后的配置
fsdp_config = {
"sharding_strategy": "FULL_SHARD",
"cpu_offload": True,
"mixed_precision": True,
"use_orig_params": False
}
model = FSDP(model, **fsdp_config)
关键踩坑点
- 显存溢出：默认配置下，每个GPU需要80GB显存，实际只有40GB，导致OOM
- 混合精度设置：必须开启
mixed_precision=True来降低内存占用 - CPU卸载：
cpu_offload=True能显著减少GPU显存压力
复现建议
建议在训练前先运行内存分析脚本，确保配置合理后再进行大规模训练。
结论
FSDP虽然强大，但需要根据硬件资源精细调参，盲目使用默认参数很容易踩坑。
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