我自己修改了一下num_workers，从1改为4，速度提高了3倍（4卡12h/epoch -> 6卡3h/epoch），说明有效突破瓶颈。

如何加速训练？#

我们可以从数据加载、模型计算和训练策略三个层面来提速。

1. 优化数据加载（最直接、最容易）#

• 增加num_workers：这是DataLoader中一个至关重要的参数，它决定了用多少个子进程来预加载数据。如果设为1（如您当前的run.py所示），意味着数据加载和模型计算是在“你等我，我等你”的模式下进行的。
  • 修改建议：在run.py中创建train_dataloader时，将num_workers的值调高。

    # run.py
    train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
        train_dataset, 
        num_workers=4, # <-- ✨ 从1增加到4或更高
        pin_memory=True,
        # ... a_o_t_h_e_r p_a_r_a_m_e_t_e_r_s ...
    )
    

  • 效果：这可以让CPU在GPU进行当前批次计算的同时，并行地准备好接下来几个批次的数据，从而大大减少GPU的等待时间。您可以从4开始尝试，根据您服务器CPU核心数逐步增加。

2. 启用混合精度训练（最有效）#

使用bfloat16或float16可以在不严重影响模型精度的情况下，将模型占用的显存减半，并利用现代GPU（如A100）的Tensor Cores进行矩阵运算加速，通常能带来1.5倍到2倍的训练速度提升。

• 修改建议：在您的args/gsm_coconut.yaml配置文件中，将bf16设置为True。

  # args/gsm_coconut.yaml
  seed: 0
  resume: 0
  bf16: True # <-- ✨ 从 False 改为 True
  

• 注意：这需要在您的run.py中配合PyTorch的autocast上下文管理器使用，FSDP通常有专门的配置项来支持混合精度训练。

3. 编译模型（PyTorch 2.0+ 功能）#

如果您的PyTorch版本是2.0或更高，可以使用torch.compile来优化您的模型，它会将模型的部分计算图编译成更高效的底层代码。

• 修改建议：在run.py中，将FSDP包裹的模型再用torch.compile包裹一次。

  # run.py
  parallel_model = FSDP(...)
  parallel_model = torch.compile(parallel_model) # <-- ✨ 新增这一行
  

4. 使用梯度累积（Gradient Accumulation）#

这个技巧让您可以在不增加显存占用的情况下，实现与大批量（batch size）训练相同的效果。

作用：不再是每个小批次都更新一次模型权重，而是在多个小批次之间累积梯度，然后进行一次统一的更新。

如何实现：在您的args/gsm_coconut.yaml中，减小实际的批次大小，同时增加累积步数。

# args/gsm_coconut.yaml
...
batch_size_training: 4  # <-- ✨ 从8降低到4
gradient_accumulation_steps: 2 # <-- ✨ 从1增加到2
...

这个设置的等效批次大小仍然是 4 * 2 = 8，但任何时刻的峰值显存占用都会低得多。