梯度累积技术在推荐系统中的应用

梯度累积技术在推荐系统中的应用主要体现在解决显存受限问题、提升训练稳定性和效率，具体如下：

• 核心原理：将多个小批次数据的梯度累积起来，达到预设步数后统一更新模型参数，模拟大批次训练效果，降低显存占用。例如，在推荐模型训练中，可将原本因显存限制无法使用的大Batch Size拆分为多个小Batch，通过梯度累积实现等效的大Batch训练。
• 应用场景：
• 单卡显存受限场景：当推荐模型较大且单卡显存不足时，通过梯度累积可避免因Batch Size过大导致的显存溢出，如使用4个小Batch累积后等效为1个大Batch，提升模型训练规模。
• 长序列或复杂模型训练：对于包含长序列交互的推荐模型（如基于Transformer的推荐模型），梯度累积可缓解长序列带来的显存压力，同时保持训练稳定性。
• 实现要点：
• 梯度累积步数设置：需根据模型复杂度和显存情况选择合适的累积步数，步数越多，等效Batch Size越大，但训练时间也会相应增加。
• 学习率调整：通常需将学习率与累积步数配合调整，如累积步数增加时适当增大学习率，以保证训练效率。
• 与混合精度训练结合：在实际应用中，梯度累积常与混合精度训练（如AMP）结合使用，进一步提升训练效率和显存利用率。