24GB GPU 训练参数设置指南：如何计算最佳 BATCH_SIZE 和 GRAD_ACCUM_STEPS

本文将介绍如何设置深度学习模型训练参数，例如 "ALL_BATCH_SIZE", "NUM_GPU", "GRAD_ACCUM_STEPS" 以及 "BATCH_SIZE"，以充分利用您的 24GB GPU 资源。

您希望每个 GPU 一次处理 64 个样本，我们可以按照以下步骤计算参数设置：

1. 每个 GPU 一次处理的样本数：64
2. GPU 数量：4
3. 每个 GPU 一次处理的 mini-batch 大小 = 每个 GPU 一次处理的样本数 = 64
4. 梯度累积步数：根据 GPU 的数量和内存大小调整，以确保内存不会超出限制。

根据您的 GPU 内存大小和希望每个 GPU 一次处理 64 个样本的要求，我们可以计算出以下参数设置：

• ALL_BATCH_SIZE = 512（根据每个 GPU 一次处理的样本数 64 和 GPU 数量 4 计算得出）
• NUM_GPU = 4
• GRAD_ACCUM_STEPS = 32（根据 GPU 内存大小和每个 GPU 一次处理的样本数计算得出，24GB / 64 / 4 = 8GB，每个 mini-batch 大小约为 8GB，梯度累积步数设置为 32 可以保证内存不会超出限制）

请注意，这只是一个基于提供的信息的初步估计，您可能需要根据实际情况进行微调。另外，这些参数设置还取决于您的具体任务和模型架构。