导读:近期更新了《Gradient Checkpointing》的相关内容,包括《大模型训练显存不够用?梯度检查点(Gradient Checkpointing)开启与显存占用计算》。如果 Gradient Checkpointing 对你有帮助,请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量,感谢您成为这传播链条中的重要一环。
大模型训练显存不够用?梯度检查点(Gradient Checkpointing)开启与显存占用计算 梯度检查点技术通过丢弃前向传播的中间激活值并在反向传播时重新计算,实现显存占用的平方级下降。其核心机制是用计算换存储,将多层网络的激活内存从线性累积变为分段重算。在Transformer类大模型训练中,这种方法能降低约60%至80%的显存峰值,但会增加20%到30%的时间开销。实... 栏目:AI社区 时间:09-14 梯度检查点 Gradient Checkpointing 显存占用计算