混合精度训练适用于哪些场景

混合精度训练的适用场景
一、典型适用场景

• 大模型与超大 batch 训练：当模型参数量巨大或需要放大 batch 以提升吞吐时，混合精度通过以 FP16/BF16 进行大部分计算、以 FP32 保留主权重与更新，显著降低显存占用并提升速度，常见收益为显存约减 50%、训练提速 2–3×，精度损失通常可控制在 <0.5%。适用于 LLaMA/GLM/Transformer 等大模型及多机多卡训练。
• 显存受限、需要提升吞吐或模型尺寸：在单卡显存不足、希望增大 batch size、或训练/推理一体化的场景中，混合精度可在不改动模型结构的前提下，提升可训练规模与整体吞吐，并便于后续导出 FP16/INT8 用于部署。
• 计算密集的常规深度学习任务：如 CNN 图像分类/检测/分割、Transformer 类 NLP 任务、GNN（如 GAT/GraphSAGE）等以矩阵乘为主的负载，前向/反向计算受益于 Tensor Cores，在保持精度的同时获得明显加速与显存节省。
• 硬件支持 Tensor Cores 的 GPU 环境：如 NVIDIA Volta 及之后架构（典型卡型：V100、A100、RTX 30/40 系列、H100、Jetson AGX Orin）。这类硬件对低精度矩阵运算有专门加速单元，是混合精度发挥优势的前提。

二、收益与效果概览

上述收益依赖框架的自动混合精度机制（如 torch.cuda.amp 的 autocast 与 GradScaler），通过动态损失缩放与算子精度自动选择保障稳定性。
三、不太适合或需谨慎的场景

• 极小数据集或高噪声标签：样本少或标签噪声大时，低精度可能放大数值波动，影响收敛与泛化，建议先做 FP32 基线对比再决定是否启用。
• 数值稳定性要求极高的任务：如小样本学习、对极小梯度极为敏感的任务，需谨慎评估；可结合 梯度裁剪、监控 loss scale 变化、必要时保留关键层为 FP32 来提升稳定性。

四、快速判断是否适合采用

• 硬件：是否为 Volta/Ampere/Hopper 等支持 Tensor Cores 的 GPU（如 V100/A100/H100/RTX 30/40/Orin）。
• 目标：是否受限于显存、希望增大 batch size、提升吞吐，或计划后续 FP16/INT8 部署。
• 任务类型：是否以大规模矩阵乘为主（如 CNN/Transformer/GNN），这类负载通常收益明显。
• 稳定性：能否接受在启用后做例行检查（如对比 FP32 基线、监控 loss scale 与梯度裁剪）。