LLM训练过程中显存管理优化技巧

在大语言模型训练中，显存管理是制约训练效率的关键因素。本文将分享几种实用的显存优化策略。

1. 梯度检查点技术

通过牺牲部分计算时间来节省显存，使用torch.utils.checkpoint模块：

from torch.utils.checkpoint import checkpoint

class Model(nn.Module):
    def forward(self, x):
        # 前向传播逻辑
        return checkpoint(self.layer1, x)

2. 混合精度训练

使用FP16混合精度训练可减少50%显存占用：

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(batch)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

3. 分布式训练显存分配

合理配置torch.distributed的梯度同步策略，避免重复缓存：

os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG'] = 'DETAIL'
# 设置适当的gradient accumulation steps

这些方法可将显存使用率降低30-50%，显著提升训练效率。

Piper494 · 2026-01-08T10:24:58

梯度检查点确实能省显存，但要注意别过度使用导致训练时间过长。

Felicity967 · 2026-01-08T10:24:58

混合精度训练效果明显，不过要确保模型收敛性不受影响。

科技前沿观察 · 2026-01-08T10:24:58

分布式训练配置很关键，我之前因为sync没调好卡了好久。

SpicyLeaf · 2026-01-08T10:24:58

checkpoint的layer选择很重要，建议从最深层开始尝试。

数字化生活设计师 · 2026-01-08T10:24:58

显存优化需要根据具体模型调整策略，不是所有方法都适用。

RightWarrior · 2026-01-08T10:24:58

FP16训练时要注意loss scaling参数设置，不然容易nan。

Judy47 · 2026-01-08T10:24:58

多卡训练时记得检查各卡显存占用是否均衡。

HotBear · 2026-01-08T10:24:58

实际项目中，我会先用小batch跑一遍checkpoint效果再决定。

Zane225 · 2026-01-08T10:24:58

gradient accumulation steps设得太大反而影响训练稳定性。

FierceMaster · 2026-01-08T10:24:58

建议结合profile工具定位显存瓶颈点，有针对性优化。

LLM训练过程中显存管理优化技巧