BAdam优化器：利用块坐标下降（Block Coordinate Descent）实现全参数微调的显存优化
各位同学，大家好！今天我们来聊一聊如何在深度学习模型微调过程中优化显存占用。特别是针对大型模型，全参数微调往往需要大量的显存，这给很多资源有限的开发者带来了挑战。我们将介绍一种名为BAdam的优化器，它利用块坐标下降（Block Coordinate Descent，BCD）的思想，有效地降低了显存需求，从而使得全参数微调成为可能。
1. 全参数微调的显存挑战
在介绍BAdam之前，我们先来回顾一下全参数微调的含义以及它带来的显存挑战。
深度学习模型训练通常分为两个阶段：预训练和微调。预训练阶段在一个大规模数据集上训练模型，使其学习到通用的特征表示。微调阶段则是在特定任务的数据集上，对预训练模型进行进一步的训练，使其适应特定任务。
全参数微调是指在微调阶段，更新模型的所有参数。相比于只更新部分参数（例如，只更新最后的分类层），全参数微调通常能够获得更好的性能，因为它允许模型更灵活地调整其特征表示，以适应特定任务的数据分布。
然而，全参数微调也面临着一个显著的挑战：显存占用。深度学习模型的参数数量通常非常庞大，尤其是在大型模型中，例如BERT、GPT等。在反向传播过程中，需要存储每个参数的梯度，以及中间激活值，这使得显存需求急剧增加。
传统的优化器，例如SGD、Adam等，需要在显存中存储所有参数的梯度和优化器状态（例如，Adam的动量和方差）。对于大型模型来说，这可能会超出GPU的显存容量，导致训练失败。
2. 块坐标下降（Block Coordinate Descent，BCD）的原理
为了解决全参数微调的显存挑战，BAdam优化器采用了块坐标下降（BCD）的思想。BCD是一种优化算法，它将优化变量分成若干个块，每次只更新一个块的变量，而固定其他块的变量。通过迭代更新每个块，最终达到优化目标。
在深度学习中，我们可以将模型的参数分成若干个块，每个块包含一部分参数。BAdam优化器每次只在显存中加载一个块的参数和梯度，更新该块的参数，然后将更新后的参数写回内存。通过这种方式，可以将显存需求降低到只需要存储一个块的参数和梯度的程度。
具体来说，假设模型的参数为θ，我们将θ分成K个块：θ = {θ1, θ2, …, θK}。BCD算法的迭代过程如下：
for t = 1, 2, ... do:
for k = 1, 2, ..., K do:
# 固定其他块的参数，只更新第k个块的参数
θk = argmin L(θ1, ..., θk-1, θk, θk+1, ..., θK)
end for
end for其中，L是损失函数。在深度学习中，我们可以使用梯度下降法来更新每个块的参数。
3. BAdam优化器的实现
BAdam优化器结合了块坐标下降和Adam优化器。它将模型参数分成若干个块，每次只在显存中加载一个块的参数和梯度，使用Adam优化器更新该块的参数，然后将更新后的参数写回内存。
以下是一个简化的BAdam优化器的Python代码示例：
import torch
from torch.optim import Optimizer
class BAdam(Optimizer):
def __init__(self, params, lr=1e-3, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8,
weight_decay=0, amsgrad=False, block_size=1024):
if not 0.0 <= lr:
raise ValueError("Invalid learning rate: {}".format(lr))
if not 0.0 <= eps:
raise ValueError("Invalid epsilon value: {}".format(eps))
if not 0.0 <= betas[0] < 1.0:
raise ValueError("Invalid beta parameter at index 0: {}".format(betas[0]))
if not 0.0 <= betas[1] < 1.0:
raise ValueError("Invalid beta parameter at index 1: {}".format(betas[1]))
if not 0.0 <= weight_decay:
raise ValueError("Invalid weight_decay value: {}".format(weight_decay))
if not isinstance(block_size, int) or block_size <= 0:
raise ValueError("Invalid block_size value: {}".format(block_size))
defaults = dict(lr=lr, betas=betas, eps=eps,
weight_decay=weight_decay, amsgrad=amsgrad)
super(BAdam, self).__init__(params, defaults)
self.block_size = block_size
def __setstate__(self, state):
super(BAdam, self).__setstate__(state)
for group in self.param_groups:
group.setdefault('amsgrad', False)
@torch.no_grad()
def step(self, closure=None):
"""Performs a single optimization step.
Args:
closure (callable, optional): A closure that reevaluates the model
and returns the loss.
"""
loss = None
if closure is not None:
with torch.enable_grad():
loss = closure()
for group in self.param_groups:
params_with_grad = []
grads = []
exp_avgs = []
exp_avg_sqs = []
max_exp_avg_sqs = []
state_steps = []
for p in group['params']:
if p.grad is not None:
params_with_grad.append(p)
if p.grad.is_sparse:
raise RuntimeError('Adam does not support sparse gradients, please consider SparseAdam instead')
grads.append(p.grad)
state = self.state[p]
# Lazy state initialization
if len(state) == 0:
state['step'] = 0
# Exponential moving average of gradient values
state['exp_avg'] = torch.zeros_like(p, memory_format=torch.preserve_format)
# Exponential moving average of squared gradient values
state['exp_avg_sq'] = torch.zeros_like(p, memory_format=torch.preserve_format)
if group['amsgrad']:
# Maintains max of all exp. moving avg. of sq. grad. values
state['max_exp_avg_sq'] = torch.zeros_like(p, memory_format=torch.preserve_format)
exp_avgs.append(state['exp_avg'])
exp_avg_sqs.append(state['exp_avg_sq'])
if group['amsgrad']:
max_exp_avg_sqs.append(state['max_exp_avg_sq'])
state_steps.append(state['step'])
# BAdam update logic
beta1, beta2 = group['betas']
for i in range(0, len(params_with_grad), self.block_size):
block_params = params_with_grad[i:i + self.block_size]
block_grads = grads[i:i + self.block_size]
block_exp_avgs = exp_avgs[i:i + self.block_size]
block_exp_avg_sqs = exp_avg_sqs[i:i + self.block_size]
block_state_steps = state_steps[i:i + self.block_size]
if group['amsgrad']:
block_max_exp_avg_sqs = max_exp_avg_sqs[i:i + self.block_size]
else:
block_max_exp_avg_sqs = None # 为了代码统一性
adam(block_params,
block_grads,
block_exp_avgs,
block_exp_avg_sqs,
block_max_exp_avg_sqs,
block_state_steps,
group['amsgrad'],
group['lr'],
beta1,
beta2,
group['eps'],
group['weight_decay'])
return loss
def adam(params,
grads,
exp_avgs,
exp_avg_sqs,
max_exp_avg_sqs,
state_steps,
amsgrad,
lr,
beta1,
beta2,
eps,
weight_decay):
for i, param in enumerate(params):
grad = grads[i]
exp_avg = exp_avgs[i]
exp_avg_sq = exp_avg_sqs[i]
step = state_steps[i]
step += 1
if weight_decay != 0:
grad = grad.add(param, alpha=weight_decay)
# Decay the first and second moment running average coefficient
exp_avg.mul_(beta1).add_(grad, alpha=1 - beta1)
exp_avg_sq.mul_(beta2).addcmul_(grad, grad, value=1 - beta2)
if amsgrad:
# Maintains the maximum of all 2nd moment running avg. till now
torch.maximum(max_exp_avg_sqs[i], exp_avg_sq, out=max_exp_avg_sqs[i])
# Use the max. for calculating running avg. of gradient
denom = max_exp_avg_sqs[i].sqrt().add_(eps)
else:
denom = exp_avg_sq.sqrt().add_(eps)
bias_correction1 = 1 - beta1 ** step
bias_correction2 = 1 - beta2 ** step
step_size = lr / bias_correction1
param.addcdiv_(exp_avg, denom, value=-step_size)
state_steps[i] = step
# 示例用法
# model = ... # 你的模型
# optimizer = BAdam(model.parameters(), lr=1e-3, block_size=2048)
# for inputs, labels in dataloader:
# optimizer.zero_grad()
# outputs = model(inputs)
# loss = loss_fn(outputs, labels)
# loss.backward()
# optimizer.step()在这个代码中，BAdam类继承自torch.optim.Optimizer，实现了step方法，用于执行一次优化步骤。block_size参数指定了每个块的大小。在step方法中，我们将模型参数分成若干个块，然后依次更新每个块的参数。
关键点：
- 分块处理：
self.block_size定义了每个块包含的参数数量，用于控制显存占用。 - 循环更新：
for i in range(0, len(params_with_grad), self.block_size)循环遍历每个块，并调用adam函数更新块内的参数。 - Adam核心逻辑：
adam函数实现了标准的Adam优化算法，用于更新每个块的参数。注意，这里传入的是参数的块，不是全部参数。 - Amsgrad支持: 代码中包含对Amsgrad的支持，如果
group['amsgrad']为True，则使用Amsgrad变体。
4. BAdam优化器的优点和缺点
BAdam优化器具有以下优点：
- 降低显存需求： 通过块坐标下降，BAdam可以将显存需求降低到只需要存储一个块的参数和梯度的程度，从而使得全参数微调成为可能。
- 与Adam兼容： BAdam优化器基于Adam优化器，因此可以继承Adam的优点，例如自适应学习率、动量等。
BAdam优化器也存在一些缺点：
- 计算复杂度增加： 由于需要将模型参数分成若干个块，并依次更新每个块的参数，因此BAdam的计算复杂度略高于Adam。
- 可能影响收敛速度： 块坐标下降可能会影响收敛速度，因为每次只更新一部分参数，可能会导致优化方向的偏差。
5. 如何选择合适的块大小（block_size）
block_size 是 BAdam 优化器中一个非常重要的参数，它直接影响显存占用和计算效率。选择合适的 block_size 需要根据你的模型大小、GPU 显存大小以及计算资源进行权衡。
以下是一些选择 block_size 的指导原则：
- 显存限制：
block_size的选择首先要满足显存的限制。你需要估算一个块的参数和梯度所需的显存大小，确保它能够放入你的 GPU 显存中。可以通过实验来确定，逐渐增大block_size，直到出现显存溢出错误（CUDA out of memory）。 - 模型结构：
block_size最好能够与模型的结构对齐。例如，如果模型包含多个层，可以尝试将每一层的参数作为一个块。这样可以减少块之间的依赖，提高收敛速度。 - 计算效率： 较小的
block_size可以降低显存需求，但会增加块之间的切换次数，导致计算效率降低。较大的block_size可以提高计算效率，但会增加显存需求。因此，需要在显存和计算效率之间进行权衡。 - 实验调整： 最终的
block_size最好通过实验来确定。你可以尝试不同的block_size，观察模型的训练速度和性能，选择一个最佳的值。
估算显存占用：
估算一个块的显存占用需要考虑以下因素：
- 参数数量： 块中参数的数量。
- 参数类型： 参数的数据类型（例如，float32、float16）。
- 梯度数量： 块中参数的梯度数量。
- 优化器状态： Adam优化器的状态（例如，动量和方差）。
假设参数类型为 float32，每个参数占用 4 个字节，那么一个包含 N 个参数的块，其参数和梯度所需的显存大小为 8N 字节。此外，还需要考虑Adam优化器的状态所占用的显存，例如，动量和方差也需要占用 8N 字节。因此，总的显存占用约为 16N 字节。
示例：
假设你的模型包含 1 亿个参数（float32），GPU 显存为 16GB。
- 总参数所需的显存：1亿 * 4 bytes = 400MB
- 梯度所需的显存：1亿 * 4 bytes = 400MB
- Adam状态所需的显存：1亿 * 8 bytes = 800MB (假设动量和方差都存在)
- 总显存占用 (不使用 BAdam): 1.6GB
如果你的batch size较大，或者模型中间激活值占用了很多显存，那么16GB的显存可能不够。
如果使用 BAdam，假设 block_size 为 1024，那么每个块包含 1024 个参数。每个块所需的显存大小约为 1024 * 16 bytes = 16KB。 这样就大大降低了显存需求。
一些常用的 block_size 值：
- 1024
- 2048
- 4096
- 8192
总结：
选择合适的 block_size 需要根据你的具体情况进行权衡。你需要考虑显存限制、模型结构和计算效率等因素，并通过实验来确定一个最佳的值。
6. BAdam与其他显存优化技术的比较
除了BAdam之外，还有一些其他的显存优化技术，例如：
- 梯度累积（Gradient Accumulation）： 将多个小批次的梯度累积起来，然后再进行一次参数更新。这样可以减少梯度计算的次数，从而降低显存需求。
- 混合精度训练（Mixed Precision Training）： 使用半精度（FP16）来存储参数和梯度，从而降低显存需求。
- 梯度检查点（Gradient Checkpointing）： 只存储一部分中间激活值，在反向传播时重新计算其他的激活值。这样可以降低显存需求，但会增加计算时间。
- 参数卸载（Parameter Offloading）： 将一部分参数卸载到 CPU 内存中，只有在需要时才加载到 GPU 显存中。这样可以降低 GPU 显存需求，但会增加数据传输时间。
- ZeRO (Zero Redundancy Optimizer): ZeRO将模型参数、梯度和优化器状态分片到多个GPU上，每个GPU只存储一部分数据，从而减少了单个GPU的显存需求。
下表总结了这些技术的优缺点：
| 技术 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 梯度累积 | 简单易用，可以有效降低显存需求 | 可能影响收敛速度 |
| 混合精度训练 | 可以显著降低显存需求，提高计算速度 | 需要硬件支持，可能需要调整超参数 |
| 梯度检查点 | 可以显著降低显存需求 | 增加计算时间 |
| 参数卸载 | 可以降低 GPU 显存需求 | 增加数据传输时间 |
| BAdam | 可以降低显存需求，与Adam兼容 | 计算复杂度增加，可能影响收敛速度 |
| ZeRO | 显著降低显存需求，支持大规模模型训练 | 需要多个GPU，实现较为复杂 |
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的显存优化技术。例如，如果显存不足以容纳模型参数和梯度，可以考虑使用BAdam、梯度累积或参数卸载。如果GPU支持混合精度训练，可以考虑使用混合精度训练来降低显存需求和提高计算速度。 ZeRO 是一个更高级的方案，适用于大规模分布式训练。
7. 代码示例：结合梯度累积和BAdam
可以将梯度累积和BAdam结合起来使用，以进一步降低显存需求。以下是一个示例代码：
import torch
from torch.optim import Optimizer
class BAdam(Optimizer):
# ... (BAdam类的定义，与之前相同) ...
# 示例用法
# model = ... # 你的模型
# optimizer = BAdam(model.parameters(), lr=1e-3, block_size=2048)
# accumulation_steps = 4 # 梯度累积的步数
# for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
# outputs = model(inputs)
# loss = loss_fn(outputs, labels)
# loss = loss / accumulation_steps # Normalize the loss
# loss.backward()
# if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
# optimizer.step()
# optimizer.zero_grad()
# if (i + 1) % accumulation_steps != 0: # 处理最后一个不完整的batch
# optimizer.step()
# optimizer.zero_grad()在这个代码中，accumulation_steps参数指定了梯度累积的步数。在每个小批次中，我们计算损失，然后将损失除以accumulation_steps，再进行反向传播。只有当累积了accumulation_steps个小批次的梯度后，才执行一次参数更新。
8. 总结：权衡显存与效率，灵活应用优化方法
我们讨论了BAdam优化器，它通过块坐标下降的思想，有效地降低了全参数微调的显存需求。我们还介绍了如何选择合适的块大小，以及如何将BAdam与其他显存优化技术结合起来使用。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的显存优化策略，以在显存占用和计算效率之间取得平衡。希望今天的分享对大家有所帮助！