[人工智能]深度学习训练降低显存分析

这一篇博客主要是帮助分析显存为什么炸裂的，不单独提具体的技术。技术可以参见另一篇博客

深度学习训练降低显存指南_Zjhao666的博客-CSDN博客

首先，从总体来看，显存的增长情况大致可以分为两类：

1. 线性型：以epoch或更短的batch为单位，显存整体上呈线性缓慢增长。
2. 波动型：没有固定的周期，短期内显存急剧增加，然后裂开了。

其次，从显存的分配来看，分配对象一般分为两类：

1. 模型变量：主要是模型的固定参数（显存固定），以及一些如结构形的增量参数（显存渐增）
2. 数据变量：包括模型的输入输出，以及模型中间的计算结果。

再次，根据以往的经验，两种显存增长情况和两种显存分配对象的关系是：

1. 线性型增长，一般是由于模型中的增量参数导致的，因为变量的覆盖机制，会使得数据变量再重新分配新内容时，自动丢弃掉之前的垃圾内容。
2. 波动型增长，一般是由于模型计算时的数据变量导致的，可能是输入输出，也可能是中间计算结果，也同样因为变量的覆盖机制，既然会覆盖，所以只是波动，总体来看围绕均值变化应该不大。

最后，基于经验，对显存炸裂的下药治病方式应该是这样：

1. 直接买A100显卡，80GB随便爽（不是）
2. 总体上，先解决波动型增长，再解决线性型增长。原因：（1）波动型增长不解决，显存必然炸裂；（2）波动型增长波动太大，显存变化的大尺度，会淹没掉线性增长的问题（难以发现）
3. 对于波动型增长，及时清理无用的数据变量（del+显存清理）
4. 对于线性型增长
   1. 如果模型中增量参数删掉后不影响效果，就删掉；
   2. 否则，以牺牲精度、效果为代价，降低固定参数的大小