引言
随着深度学习技术的不断发展，大模型在各个领域中的应用越来越广泛。然而，大模型的训练对计算资源和存储空间的需求也日益增加。本文将深入探讨大模型训练中的显存需求，分析其计算模式、访存模式、数据特征，并介绍一些针对大模型训练的存储加速技术与存储容错技术。
显存需求分析
模型参数存储
对于不同的大模型，显存占用主要分为以下几个部分：
- 模型权重：大模型的参数量通常以亿计，例如，一个1B（10亿）参数的模型，共占用空间大小为1094B，即4GB。参数存储是float32类型（全精度），占用4个字节。
- 优化器状态：每个参数都对应一个梯度，显存占用与模型权重一样。
- 计算图内部变量存储：pytorch/tensorflow等框架采用图结构进行计算，图结构中间存储的变量也会占用一部分显存。
混合精度训练
对于视觉模型而言，激活值的显存占比最大。采用混合精度训练能够大幅度降低激活值的显存占用。通过降低存储精度，减少显存占用。
显存占用估算
对于一个7B的模型，模型权重需要28GB，整个训练需要占用的空间在80-100GB。混合精度训练能够大幅度降低激活值的显存占用（fp16）。
存储加速技术
分布式显存管理技术
基于大模型计算模式的分布式显存管理技术，依据大模型计算任务的划分模式和计算任务间的依赖关系，设计模型数据在分布式集群中的划分、存储和传输策略。
异构存储技术
借助大模型训练中的访存模式可预测的特性，设计异构设备中的数据预取和传输策略。
数据缩减技术
针对大模型数据的特征，对模型训练过程中的数据进行缩减。
存储容错技术
参数检查点技术
将大模型参数存储至持久化存储介质。
冗余计算技术
在多张GPU中重复计算相同版本的参数。
总结
大模型训练对存储系统的需求非常高，需要针对其计算模式、访存模式、数据特征进行优化。本文介绍了大模型训练中的显存需求，以及一些存储加速技术与存储容错技术，旨在帮助读者更好地理解大模型训练的存储挑战和解决方案。