「GRPO训练参数详解：理解Batch构成与生成数量的关系」

💡 背景介绍

在复现 VLM-R1 项目并运行 GRPO 算法时，遇到如下报错：

ValueError: The global train batch size (4 x 1) must be evenly divisible by the number of generations per prompt (8). Given the current train batch size, the valid values for the number of generations are: [2, 4].

为此，我深入梳理了 GRPO 训练中的关键参数：nproc_per_node、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps 与 num_generations。

这些参数共同决定了全局 batch size，并需满足特定的整除约束，否则训练会中断。本文将逐一解析它们的含义、相互关系及合法配置方式，帮助更高效地调试多卡多进程训练中的常见问题。

报错信息

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1️⃣ 1. nproc_per_node：每个节点的 GPU 数量

• 这是 torchrun 的参数，不是 Python 脚本的参数。

• 表示你启动的并行进程数，每个进程通常绑定一个 GPU，例如：

torchrun --nproc_per_node=4 ...

表示你会使用 4 个 GPU，每个 GPU 运行一份模型的副本（通过 DDP 等机制通信同步梯度）。

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2️⃣ 2. per_device_train_batch_size：每张 GPU 上的 batch size

• 表示**每个进程（即每张 GPU）**上处理多少个样本。

• 总的训练 batch size = nproc_per_node × per_device_train_batch_size，例如：

nproc_per_node	per_device_train_batch_size	总 batch size
2	4	8
4	2	8

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3️⃣ 3. gradient_accumulation_steps：梯度累积步数

• 为了显存节省，每 gradient_accumulation_steps 次前向+反向传播后，才做一次权重更新。

• 有效全局 batch size = 总 batch size × accumulation steps，比如：

nproc	batch/gpu	grad_acc_steps	有效 batch
2	4	1	8
2	4	2	16

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4️⃣ 4. num_generations（generations_per_prompt）：每个 prompt 生成多少个候选输出

• 是 RLHF / GRPO 中的超参数，表示对每条样本（prompt）采样几个 candidate generation。

• 通常用于 reward 比较排序、RL 采样等。

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🔗 它们之间的约束关系

以下是核心公式和常见限制：

✅ 全局训练 batch size：

global_batch_size = nproc_per_node × per_device_train_batch_size × gradient_accumulation_steps

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✅ 与 num_generations 的关系：

某些 RL 模型（比如 GRPO）要求：

global_batch_size % num_generations == 0

• 因为每个 prompt 生成 num_generations 个 candidate，需要 batch 中刚好包含多个完整 prompt。

• 如果不能整除，会在构造训练 batch 时出错。

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✅ 举个例子

假设你设置：

torchrun --nproc_per_node=2
--per_device_train_batch_size=2
--gradient_accumulation_steps=2
--num_generations=4

那么计算如下：

• global_batch_size = 2 × 2 × 2 = 8

• num_generations = 4

• 8 % 4 == 0 ✅ 合法

如果你设置 num_generations = 3，就会报错 ❌，因为无法对每组 3 个 candidate 匹配成完整的 prompt block。

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💡 常用搭配建议

GPU 数	batch/gpu	grad_acc_steps	num_gen	是否兼容	有效 batch size
1	2	2	2	✅	4
2	2	2	4	✅	8
2	1	1	3	❌	2（不能整除）
4	2	1	4	✅	8

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🔍 一句话总结它们的关系：

你必须确保 global_batch_size = nproc_per_node × per_device_train_batch_size × gradient_accumulation_steps 能被 num_generations 整除，否则会在 RL 或 reward 比较中 batch 构造失败。