大模型训练过程中的计算资源分配优化

大模型训练过程中的计算资源分配优化踩坑记录

最近在部署一个7B参数的LLM模型时，遇到了严重的资源分配问题。最初按照默认配置启动训练任务，结果发现GPU显存占用率仅为60%，而CPU内存却频繁告警。

问题分析

通过nvidia-smi监控发现，虽然GPU有16GB显存，但实际可用显存只有约8GB。这说明存在显存碎片化问题，以及不合理的batch size设置。

解决方案

我采用了以下优化策略：

# 1. 调整batch size和gradient accumulation
export BATCH_SIZE=4
export GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS=8

# 2. 启用混合精度训练
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5 8.0"

# 3. 使用分布式训练优化
python -m torch.distributed.launch \
    --nproc_per_node=4 \
    --master_port=12345 \
    train.py --model_name gpt-2 --batch_size 4

实施效果

优化后，显存利用率提升至90%，训练速度提高约30%。关键在于理解了资源分配的内在逻辑：不是简单地增加GPU数量，而是要合理分配计算单元和内存资源。

经验总结：在大模型部署中，必须结合具体硬件配置进行资源调优，而不是盲目追求高配置。