在HKUNLP/critic-rl项目中解决大模型训练时的GPU内存不足问题
在大型语言模型训练过程中，GPU内存不足是一个常见的技术挑战。本文以HKUNLP/critic-rl项目为例，深入分析32B参数规模模型训练时的内存优化策略。
硬件配置与模型规模的匹配问题
当使用2块NVIDIA A100 GPU训练32B参数规模的模型时，即使将gpu_memory_utilization参数设置为0.6或0.8，仍然会遇到内存不足的问题。这是因为：
- 32B参数模型本身需要大量显存存储参数和中间计算结果
- 训练过程中需要保存激活值用于反向传播
- 默认配置是为8块或更多GPU设计的分布式训练场景
可行的解决方案
对于资源受限的环境，可以考虑以下优化方向：
1. 模型规模调整
如果必须使用2块A100 GPU，建议考虑使用更小规模的模型，如14B参数的变体。较小的模型在相同硬件条件下更容易收敛。
2. 并行策略优化
修改配置文件中的关键参数：
- 将actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size设置为2
- 调整trainer.n_gpus_per_node=2
- 设置trainer.nnodes=1
这些调整可以更好地利用现有GPU资源，实现张量并行计算。
3. 内存优化技术
除了调整并行策略外，还可以尝试：
- 梯度检查点技术减少激活值内存占用
- 混合精度训练降低显存需求
- 优化批处理大小和序列长度
总结
训练大规模语言模型需要仔细平衡模型规模与硬件资源。当GPU数量有限时，合理选择模型规模并优化并行策略是关键。对于32B参数模型，建议至少使用8块GPU以获得较好的训练效果和稳定性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
