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如何解决大规模AI模型训练中的显存不足问题？

2025-09-05

1.4 K

解决显存不足的多维度方案

背景：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=True开启
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：使用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

操作建议：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。

本答案来源于文章《ColossalAI：提供高效大规模AI模型训练解决方案》

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