如何榨干GPU性能？6招让你的模型训练快如闪电

此文章来源于 Stanford CS336 l Language Modeling from Scratch | Spring 2025 | Lecture 5: GPUs 的整理扩展

想让你的深度学习模型训练速度飙升？GPU优化是关键！掌握以下6个核心技巧，轻松突破算力瓶颈👇

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🔧 一、消灭分支分歧

GPU以32线程为一组（线程束）并行工作。当线程束内出现if-else分支时，不同线程需串行执行所有分支路径，效率暴跌！
优化方案：

• 设计算法时，让相邻线程处理相似任务
• 例如图像处理中，避免对边缘像素单独写判断逻辑

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🎯 二、拥抱低精度计算

FP16（16位浮点）比FP32（32位）快2倍，显存占用减半！
实践技巧：

• 使用PyTorch的amp（自动混合精度）模块
• 训练时保留部分FP32防止梯度消失

# PyTorch混合精度示例
from torch