突破显存围墙：三大策略助力大模型高效训练_如何用mix precision加速大模型训练-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gs80140/article/details/146085728

引言：大模型时代的显存困境
随着深度学习模型参数量突破千亿甚至万亿级，训练大模型已成为AI领域的核心挑战。然而，显存（GPU Memory）不足的问题如同一堵高墙，限制了模型规模和训练效率。单张GPU的显存容量有限（通常为16GB~80GB），而一个百亿参数的模型仅存储参数就需占用约40GB显存（以FP32精度计算），若算上梯度、优化器状态和中间激活值，显存需求会瞬间“爆表”。

如何突破显存瓶颈？本文从技术原理出发，详解三种关键优化策略，助你高效驾驭大模型训练。

策略一：混合精度训练（Mixed Precision Training）——以精度换空间

原理：
混合精度训练通过同时使用FP16（16位浮点数）和FP32（32位浮点数）两种精度，大幅降低显存占用。

参数存储：FP16相比FP32节省50%显存。
计算加速：NVIDIA GPU的Tensor Core对FP16计算有专门优化，吞吐量提升2~3倍。

实现方法：

自动转换：使用框架（如PyTorch的AMP或NVIDIA的Apex）将部分计算转为FP16。
梯度缩放：为避免FP16下梯度值下溢（接近0），需动态放大梯度后再更新参数。

优势与代价：

显存节省：参数、梯度、激活值均减半，整体显存占用下降40%~60%。
精度风险：需谨慎处理数值溢出，部分模型可能需保留关键层为FP32。

策略二：梯度检查点（Gradient Checkpointing）——时间换空间

原理：
反向传播需要依赖前向传播的中间激活值（Activations），而激活值占用显存的30%~60%。梯度检查点通过选择性保存激活值，其余部分在反向传播时重新计算，从而以增加计算时间为代价节省显存。

实现方法：

分段缓存：将网络划分为多个“检查点段”，仅保存每段的输入和输出。
按需重计算：反向传播时，从最近的检查点重新执行前向计算，恢复中间激活值。

示例：

# PyTorch实现  
from torch.utils.checkpoint import checkpoint  

def forward(x):  
    x = layer1(x)  
    x = checkpoint(layer2, x)  # 仅保存layer2的输入输出  
    x = layer3(x)  
    return x

效果：