训练大模型的挑战
大模型训练面临显存瓶颈、计算效率和训练稳定性三大挑战。本文介绍关键优化技术，让大模型训练更高效。
混合精度训练
使用FP16/BF16代替FP32，减少显存占用，加速计算。关键是梯度缩放防止数值溢出。
实现要点
- 权重主副本保持FP32精度
- 前向传播使用低精度
- 梯度缩放避免精度丢失
梯度累积
当显存不足以支持大batch时，可以分步累积梯度，模拟大batch效果。
模型并行
流水线并行
将模型层分配到不同GPU，流水线方式处理数据。
张量并行
将单个层拆分到多个GPU，适用于超大模型。
ZeRO优化
DeepSpeed的ZeRO技术通过分片优化器状态、梯度和参数，极大降低显存需求。