大模型分布式训练梯度检查点教程
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大模型分布式训练梯度检查点教程，如何优化显存占用
大模型分布式训练梯度检查点（Gradient Checkpointing）的核心结论是：通过牺牲约10%-20%的计算时间，换取高达70%-90%的激活内存节省，是突破显存瓶颈、实现千卡集群稳定训练千亿参数模型的关键技术，建议在显存利用率超过80%时强制启用，梯度检查点的底层逻辑与价值在Transformer架……
大模型分布式训练梯度检查点（Gradient Checkpointing）的核心结论是：通过牺牲约10%-20%的计算时间，换取高达70%-90%的激活内存节省，是突破显存瓶颈、实现千卡集群稳定训练千亿参数模型的关键技术，建议在显存利用率超过80%时强制启用，梯度检查点的底层逻辑与价值在Transformer架……
