LLM训练时GPU资源利用率低下的优化

在大模型训练过程中，GPU资源利用率低下是常见问题，严重影响训练效率。本文分享几种实用的优化方法。

问题分析

GPU利用率低通常由以下原因造成：

数据加载瓶颈
训练框架并行度不足
内存分配不均

优化方案

1. 数据加载优化

使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数提升数据读取效率：

from torch.utils.data import DataLoader

# 增加worker数量
train_loader = DataLoader(
    dataset, 
    batch_size=32,
    num_workers=8,  # 根据CPU核心数调整
    pin_memory=True
)

2. 混合精度训练

启用混合精度训练可显著提升GPU利用率：

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()
for batch in train_loader:
    with autocast():
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, targets)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

3. 梯度累积优化

当batch size受限时，使用梯度累积：

accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, batch in enumerate(train_loader):
    outputs = model(batch)
    loss = criterion(outputs, targets) / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()