梯度累积技术在无人驾驶中的应用

梯度累积技术在无人驾驶中的应用主要体现在提升训练效率和稳定性，具体应用方式如下：

• 突破硬件限制，模拟大批次训练：

无人驾驶模型（如感知、决策网络）通常需处理大规模数据，但受限于GPU显存，无法直接使用大批次（如128、256个样本）。梯度累积通过将大批次拆分为多个小批次（如16个样本/批），逐批计算梯度并累积，最终用累积梯度更新模型参数，模拟大批次训练效果，提升模型稳定性。

• 优化计算资源，降低延迟：

在实时性要求高的场景（如自动驾驶控制），梯度累积可减少参数更新频率。例如，每4个小批次累积一次梯度再更新，降低计算开销，同时通过加权聚合梯度保证训练效率。

• 适配分布式训练，提升并行能力：

结合分布式计算框架（如多GPU/节点），梯度累积可并行处理不同小批次数据，加速模型训练。例如，将数据分配到多个计算节点，各节点独立计算局部梯度后汇总，最终统一更新全局模型。
关键优势：

• 以“小内存+大批次”替代“大内存+小批次”，降低硬件成本；
• 通过梯度平均减少噪声，提升模型收敛速度和泛化能力。

应用场景：

• 自动驾驶感知模型的训练（如目标检测、语义分割），需处理海量图像数据；
• 决策控制模型的优化（如路径规划、行为预测），需平衡计算效率与稳定性。