大模型训练加速（基于minimind）

训练代码中使用的加速技术如下：

已使用的加速技术

1. Flash Attention（已讨论）

• 位置：--attn_impl flash_attn（默认）
• 效果：约 2–4 倍加速，显存节省约 50%

2. 混合精度训练（Mixed Precision）

# 第124行：默认使用 bfloat16
dtype = torch.bfloat16 if args.dtype == "bfloat16" else torch.float16
autocast_ctx = torch.cuda.amp.autocast(dtype=dtype)  # 第124行

# 第139行：GradScaler（仅float16需要）
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=(args.dtype == 'float16'))

# 第34-45行：在autocast上下文内计算，scaler缩放梯度
with autocast_ctx:
    res = model(X)
    loss = ...
scaler.scale(loss).backward()

• 效果：约 1.5–2 倍加速，显存节省约 50%

3. 分布式训练（DDP）

# 第152-154行：多卡训练
if dist.is_initialized():
    model._ddp_params_and_buffers_to_ignore = {"freqs_cos", "freqs_sin"}
    model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])

• 效果：N 卡理论加速约 N 倍（实际受通信开销影响）

4. 梯度累积（Gradient Accumulation）

# 第90行：默认 accumulation_steps=8
# 第43行：loss /= accumulation_steps
# 第47行：每accumulation_steps步更新一次
if (step + 1) % args.accumulation_steps == 0:
    scaler.step(optimizer)

• 效果：等价于增大 batch size，在显存受限时可提升吞吐

5. Pin Memory（数据加载加速）

# 第165行：pin_memory=True
loader = DataLoader(..., pin_memory=True)

• 效果：CPU→GPU 数据传输加速约 10–20%

6. 优化器内存优化

# 第54行：set_to_none=True 避免零填充操作
optimizer.zero_grad(set_to_none=True)

• 效果：轻微加速，降低内存使用

7. 半精度模型保存

# 第74行：保存时转为半精度
state_dict = {k: v.half() for k, v in state_dict.items()}

• 效果：节省存储空间（约 50%），不直接加速训练

加速效果总结

技术	加速倍数	显存节省	说明
Flash Attention	2-4x	~50%	注意力计算优化
混合精度 (bfloat16)	1.5-2x	~50%	训练精度优化
DDP (N卡)	~N倍	-	多卡并行
梯度累积	等效增大batch	减少峰值显存	显存受限时有效
Pin Memory	1.1-1.2x	-	数据加载优化
zero_grad优化	轻微	轻微	内存优化

综合效果

• 单卡：Flash Attention + 混合精度 ≈ 3–8 倍加速，显存节省约 75%
• 多卡：在上述基础上再乘以卡数

进一步优化建议

如需更快，可考虑：

1. DeepSpeed ZeRO（代码中未集成，需额外配置）
2. 编译优化：torch.compile(model)（PyTorch 2.0+）
3. 调整 num_workers：增加 DataLoader 工作线程数
4. 使用更高效的优化器：AdamW 已较优，也可尝试 LION 等

代码已使用了常用的训练加速技术。