解决显存不足的多维度方案
Background:训练大规模AI模型时显存不足是常见瓶颈。ColossalAI通过以下组合策略可降低显存需求50%以上：
- 异构内存管理：自动将部分参数卸载到CPU内存，通过
heterogeneous_memory=Trueopens - ZeRO优化器：三级冗余消除技术（需配合ZeroOptimizer使用）可将优化器状态内存降低8倍
- 混合精度训练：utilization
convert_to_amp()自动管理FP16/FP32转换，节省50%参数内存 - 梯度检查点：在反向传播时重新计算中间激活值而非存储，需在模型配置中开启
Operational Recommendations:建议按ZeRO→混合精度→异构内存的优先级顺序启用功能，梯度检查点适用于百亿参数以上的超大模型。
This answer comes from the articleColossalAI: Providing Efficient Large-Scale AI Model Training SolutionsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决大规模AI模型训练中的显存不足问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil