技术博客

为应对大模型训练中的显存瓶颈，技术团队提出一种细粒度激活卸载方案，在Megatron-Core框架中实现模块/算子级别的内存优化。该方案结合流水线并行（PP）、虚拟流水线并行（VPP）与细粒度重计算技术，动态管理激活数据的存储与恢复，显著降低显存占用的同时保障训练吞吐效率。实验表明，该方法在大规模语言模型训练中可有效减少峰值显存消耗达40%以上，且性能损失控制在5%以内，实现了显存开销与训练效率的最优平衡。