大模型-显存优化策略篇

梯度累积与梯度检查点显存优化方式介绍

一、梯度累积（Gradient Accumulation）显存优化方式

梯度累积是深度学习训练中的一种技术，用于在一次反向传播中累积多个小批量数据的梯度，然后一次性更新模型参数。

背景

在深度学习中，通常使用小批量随机梯度下降来训练模型。由于显存限制，无法一次性处理大批量数据，这限制了批量大小，影响了训练效率和性能。

原理

将多个小批量数据的梯度累积起来，然后一次性更新模型参数：

• 对于每个小批量数据，计算其梯度并累积
• 当累积梯度达到指定步数时，才执行参数更新

作用

• 内存效率：在内存有限的情况下使用更大的批量数据
• 稳定性：减少梯度方差，提供更稳定的梯度信号
• 参数更新频率控制：通过累积步数灵活调整更新频率

代码实现对比

传统梯度更新方式：

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