Adam - AI在线

Adam有了mini版：内存占用少一半，吞吐量提升50%

在训练大型语言模型（LLM）时，Adam(W) 基本上已经成为了人们默认使用的优化器。Adam 尽管性能优异，但使用成本很高。具体来说，Adam 需要内存来保存其优化器状态：一阶动量 m 和二阶动量 v^2。这总共需要模型大小至少 2 倍的内存。这样的内存消耗已经成为了 LLM 训练的一大主要负担。举个例子，要训练一个 7B 模型，只是 Adam 就需要每张卡有大约 56 GB 来保存 m 和 v；而如果再加上梯度，则总共需要 86 GB。即使使用最先进的 A100-80GB，成本也过高了。为了支持这样的高内存算法