如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录

一、并行训练策略

1.数据并行

2.模型并行

3.混合并行：

4.上下文并行

二、内存优化技术

三、总结

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在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

一、并行训练策略

1.数据并行

原理：每个GPU保存完整的模型副本，处理不同的数据批次，通过同步梯度更新参数。在每个小批处理结束时，需要同步梯度或权重以免陈旧。

适用场景：模型可单卡容纳，需加速训练速度

2.模型并行

1.张量并行：将模型层内权重拆分到多个GPU（如按行或者按列切分），各GPU计算后合并结果，适用于单层参数过大（如Transformer的注意力头）。

2.流水线并行：将模型按层切分到不同GPU，通过微批次实现并行计算，减少设备空闲时间

3.混合并行：

结合数据并行和模型并行

• ​DeepSpeed-ZeRO：分片优化器状态、梯度和参数，支持千亿级模型训练。
• ​FSDP（Fully Sharded Data Parallel）​：将模型参数、梯度、优化器状态分片到多 GPU，显存占用降低至单卡的 1/N。

4.上下文并行

 新兴技术，将长序列上下文分块处理到不同 GPU，提升长文本生成效率（如处理 32k Token 序列）

二、内存优化技术

1.激活重计算：仅保存部分中间激活值，反向传播时重新计算其他部分，显存减少30%-50%

2.混合精度计算：使用FP16/BF16计算前向和反向传播，保留FP32主权重更新参数，显存降低50%

3.梯度累计：小批量训练多次后累加梯度在更新，模型大批量效果，避免显存溢出

4.参数卸载：将暂时不用的参数或激活值转移到CPU内存，需要时在加载回GPU，适合超大模型

三、总结

中小模型：优先使用数据并行+混合精度

超大模型：采用混合并行结合激活冲计算