梯度检查点

梯度检查点（Gradient Checkpointing）是一种深度学习优化技术，主要用于减少在神经网络训练过程中的内存占用。这项技术通过在前向传播时保存部分激活值的信息，并在反向传播时重新计算其他激活值，从而减少内存的使用。

原理

在标准的反向传播过程中，为了计算梯度，我们需要保存网络中间层的激活值。对于深度神经网络，尤其是参数量巨大的模型，保存所有中间激活值会占用非常大的显存。梯度检查点技术通过在训练过程中适时“丢弃”部分中间激活值，来减少显存的消耗，并且只在需要时重新计算丢弃的激活值，从而降低显存需求。

梯度检查点技术是深度学习训练中常用的显存优化技术，特别适用于显存受限的场景。它通过丢弃部分激活值，减少显存的使用，虽然会增加计算开销，但对于大模型（如7B、10B参数）来说，它是训练时非常有用的技巧。在使用时，需要权衡计算开销和显存需求，并根据硬件资源的限制来决定是否采用梯度检查点技术。

在PyTorch中，可以使用torch.utils.checkpoint模块来实现梯度检查点。