大模型训练流程及GPU内存解析（110）

训练流程简概

训练一个模型需经历以下基本阶段：

• 阶段0：加载模型。
• 阶段1：加载一个小批量数据（mini-batch），执行前向传播（forward pass）以生成预测结果。
• 阶段2：计算梯度（通过反向传播，即PyTorch中的backward()方法实现）。
• 阶段3：使用优化器更新参数，常用优化器为Adam及其变体。
• 阶段4：将梯度重置为零。
• 阶段5：循环重复（回到阶段1）。

需要注意的是，随着训练流程逐阶段推进，对内存的需求会逐渐增加；但阶段4和阶段5不需要额外内存。

在训练小型模型且 GPU 内存充足时，情况自然一切顺利。但如果要从零开始训练大型模型，第 3 阶段就会成为关键环节：Adam 优化器可能会占用大量内存空间，因为它需要跟踪每个可训练参数的梯度运行统计信息（均值和方差），以便动态调整学习率。如果你遇到了 OOM（内存不足，out-of-memory）错误，通常就是在这个阶段发生的。

“参数越多，麻烦越多。”

如果Adam优化器是问题所在，我们能对其进行改进吗？事实证明，答案是肯定的。还记得当初我们觉得模型