def adam_update(parameters, gradients, m, v, t, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8): for param, grad in zip(parameters, gradients): m[param] = beta1 * m[param] + (1 - beta1) * grad v[param] = beta2 * v[param] + (1 - beta2) * (grad ** 2) m_correc...
首先，模型参数以float16格式存储，占用显存空间为2P。其次，梯度以float16格式存储，同样占用了2P的显存空间。接着，一阶矩m以float32格式存储，需要梯度转换为float32参与计算，占用显存4P。同时，二阶矩v也以float32格式存储，占用显存4P。综合来看，总显存需求为2P（参数）+ 2P（梯度）+ 4P（一阶矩...
Adam优化器在使用float16混合精度训练时，其参数量的计算涉及到多个组件的显存占用。模型的参数量为P，当参数和梯度都是float16类型时，它们分别占据显存2P。一阶矩m通常需要转换为float32，额外占用4P的显存。同样，二阶矩v也是float32，占用4P。把这些加起来，总显存需求为16P。例如，对于一个7B的大型...
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