用PyTorch训练LLaMA时，梯度检查点到底该开几层？显存还是吃不满

我最近也在折腾这个，7B模型单卡A80想跑大batch确实挺吃力的。你开gradient checkpointing效果不明显，可能是默认只开了一部分层，建议试着把checkpointing的粒度调细，比如每个transformer block都做，或者配合activation offloading一起用。另外速度慢一倍挺正常的，毕竟是用时间换空间，我通常会在显存刚好够用的前提下尽量少开几层，平衡一下训练效率。

梯度检查点一般是隔几层开一次，全开反而慢，你试试每4层设一个checkpoint。

我最近也在搞类似的事，7B模型开梯度检查点其实不是层数越多越好，我试过每层都开反而显存回收效率不高，建议你试试只开后半部分的层或者每隔两层开一个。另外你batch size才2的话，显存吃不满可能是因为激活值本身占大头，检查点对这部分回收有限，不如把batch size试着提到4看看能不能跑动。速度慢一倍很正常，计算换显存嘛，可以调一下gradient accumulation步数来平衡一下训练效率。

实测LLaMA-7B开梯度检查点确实不会让显存降低太多，因为瓶颈主要在attention的KV cache和中间激活值上。你可以试试把checkpointing只用在transformer block的前几层，比如1-16层，后16层不开，这样显存能降不少。另外你batch size才2的话，检查点带来的额外计算量占比太大，速度肯定慢，建议先调低seq_len到1024或者512，把batch size拉上去再说。

说实话你这情况我太熟了，之前我调7B的时候也踩过这个坑。梯度检查点不是无脑全开就行的，它本质是用时间换空间，每多开一层计算图就得重算一次，速度降一半太正常了。我自己的经验是，LLaMA这种decoder-only结构，开中间8到12层左右性价比最高，既能把显存从70多G压到50多G，速度损失也控制在30%以内。另外你batch size才2就OOM，可能不光是激活值的问题，建议看看是不是优化器状态或者embedding层占了大头，比如用bitsandbytes的8-bit Adam能再省好几G。还有个骚操作是检查下你的hidden states有没有被不必要地保留，有时候DataLoader里多缓存几个中间变量就会把显存吃满。总之别指望单靠checkpointing一步到位，得和混合精度、activation offloading这些组合着来，我调完以后batch size能跑到6还不爆，代价就是代码改得跟千层饼一样。

你这batch size 2显存还70多G，感觉是梯度检查点没全开或者开的位置不对，llama默认的checkpointing只对某些层生效，你试试用model.gradient_checkpointing_enable()把所有transformer层都打开。另外速度慢一倍是正常的，因为它是用计算换显存，但你这显存没降下来就很奇怪，是不是序列长度太长或者把中间变量都保留了？