PyTorch 2.0跑大模型，DDP训练loss震荡严重，求大佬指点

我之前微调7B的时候也遇过类似的，DDP下loss震荡大概率不是torch.compile的锅，先试试把compile关掉跑几百步对比下。另外13B配这个有效batch size其实不算大，4卡×2×8=64，对13B来说确实偏小，loss跳高可能是某些batch的梯度方向太极端。建议你先把梯度裁剪加上，max_grad_norm设个1.0，再把warmup步数拉长到总步数的10%，看看前500步能不能稳住。如果还不行，试试用zero冗余优化器替代DDP，显存换稳定有时候挺值的。

调成梯度累积16步或者直接上bs=4试试，13B对噪声比小模型敏感得多，我这边是这么稳住的。

试试关掉torch.compile，2.0的DDP和编译叠加偶尔会出玄学问题，纯DDP跑跑看对比下。

大概率是梯度累积和DDP的梯度同步没配合好，试试关掉compile或者把累积步数换成梯度检查点。

之前遇到过类似问题，把lr降到1e-6加长warmup能稳点，但13B多卡确实容易这样，batch再大点试试。

看到13B直接上4卡DDP，前几百步loss震荡其实挺常见的，尤其你梯度累积8步，等效batch也就64，对13B来说偏小了。我之前调7B的时候发现，torch.compile跟DDP的梯度同步在某些版本下会有交互问题，建议先关掉compile试试。另外可以查一下不同卡的loss是不是本身就不一致，有时候数据shuffle没设好种子也会导致这种跳变。

我之前也遇到过类似问题，后来发现大概率不是DDP本身，而是torch.compile在2.0里跟DDP的梯度归并逻辑偶尔会打架。你可以先关掉compile试试，纯DDP跑个几百步对比下loss曲线，如果稳了那就基本实锤了。另外13B模型每卡batch=2确实偏小，梯度累积8步虽然等效batch=64，但BN或者某些层的统计量在多卡下还是会有差异，建议把累积步数加到16甚至32，同时把lr再降个量级，比如5e-7起步，warmup步数拉长到总步数的10%再观察下。我之前用8卡跑7B，前200步loss也会跳，后来发现是数据采样顺序不一致导致的，你可以检查下每个rank的shuffle种子是不是没设好。

我之前微调7B也遇到过类似情况，后来发现是DDP的bucket划分和梯度累积交互的问题，试试把gradient_as_bucket_view设成True，或者干脆关掉torch.compile看下，感觉compile对动态loss曲线影响挺大的。另外13B在4卡上每卡才2的batch确实有点小，等效batch才64，对13B来说梯度噪声偏大，建议至少凑到128以上，或者试试用AdamW的betas调低一点，比如0.9和0.95，能稍微压一下震荡。你检查过不同卡上的数据shuffle顺序吗，如果各卡数据分布不均也会导致loss跳变。

先确认下torch.compile关了没，DDP下它跟梯度累积容易冲突。另外13B这规模lr确实得再砍半试试。

13B这个规模4卡确实吃紧，试试关掉torch.compile或者把梯度累积改成同步bn，说不定能稳下来。

13B这规模DDP前几百步loss乱跳太正常了，建议先关掉torch.compile跑跑看，大概率是图编译和DDP通信撞了。

梯度累积8步配4卡，等效batch才64，对13B来说确实偏小，试试把每卡batch提到4或者累积步数翻倍。

试试把梯度累积改成跨卡all-reduce后再累积，或者直接上梯度裁剪，我之前碰到过类似情况。

我之前在2.0上跑DDP也碰到过类似情况，后来发现是torch.compile和DDP的梯度钩子配合有问题，关掉compile或者用ddp_find_unused_parameters=False试试，loss会稳不少。另外13B配4卡每卡batch 2确实偏小，等效batch才64，LLaMA这种模型建议至少等效128起步，不然前几百步loss跳高可能是某些层梯度没同步好。你可以先不compile跑个500步对比下，如果还不稳再查下数据shuffle是不是每卡重复了，这个坑也挺隐蔽的。

同款配置踩过坑，13B这个规模DDP前几百步loss跳高基本不是lr的锅，大概率是LayerNorm和embedding的梯度在不同卡上同步延迟导致的。你可以试试把torch.compile关掉，然后梯度累积改成先all-reduce再更新，或者直接上FSDP，显存占用和稳定性都会好很多。另外每卡bs=2对13B确实偏小，effecitve batch要凑到64以上才稳，你累积8步其实才16，试试把累积加到16步看看。

试试关掉torch.compile，2.0的DDP和编译图叠加有时会出同步问题，loss跳高多半是梯度没规整好。

我之前微调7B的时候也遇到过一模一样的现象，单卡稳如老狗，一上DDP就开始抽风。后来排查下来，发现大概率不是torch.compile的锅，而是梯度累积和DDP的梯度同步逻辑在打架——你想想，梯度累积8步意味着每8个micro-batch才做一次all-reduce，但DDP默认是每次backward都触发同步的，如果没配合好，等于是把没累积完的梯度给平均了，loss不震荡才怪。建议你查一下是不是用了NoSync或者梯度累积的官方写法，确保只在累积到第8步时才同步。另外13B在4卡上每卡batch=2确实偏小，等效全局batch才8，对LLaMA这种模型来说，BN或者layer norm的统计量估计会很不稳定，我自己是把全局batch提到16以上才明显改善，你可以试试梯度累积改成16步。还有个细节，warmup步数别只加几百步，13B模型前几千步都在适应分布式优化器的状态，我那时候warmup直接拉到总步数的5%才压住尖峰。你要是开了amp混合精度，也可以检查下loss scaling是不是在频繁调整，那个也会导致loss突然跳变。

建议看下不同卡间数据shuffle是否一致，DDP下没设seed的话每个进程数据顺序不同会加剧震荡。

我之前微调7B的时候也遇到过类似情况，尤其是梯度累积配合DDP，其实很容易出问题。你可以检查一下是不是不同卡的loss本身就不同步，因为梯度累积8步但DDP的all-reduce是每步都做的，这样等效batch其实没到你想的那么大，反而放大了噪声。另外torch.compile在2.0初期对DDP支持有bug，建议先关掉compile纯跑一次对比，如果loss稳了那就基本定位了。还有个小细节，warmup步数要跟总训练步数匹配，前几百步震荡有时候是优化器状态没预热好，试着把warmup拉长到总步数的10%看看。

13B模型用4卡V100、每卡batch size才2确实有点小，梯度累积虽然能补等效batch，但DDP的梯度同步是在累积之前做的，每步all-reduce的噪声其实没被平均掉。前几百步震荡大概率跟这个有关，再加上V100不支持bf16，混合精度用fp16的话loss scale抖动也会放大不稳定。建议试试把per-device batch提到4或8，哪怕seqlen砍一点，或者换用梯度累积后再同步的方案（比如zero或fsdp的梯度分片）。torch.compile在DDP下偶尔会有图捕获和同步的坑，可以先关掉compile单独验证一下。

梯度累积加DDP，loss scale没同步好就容易炸，建议先关掉torch.compile跑几十步看看。

梯度累积加DDP确实容易震，试试把gradient accumulation去掉改成真实大batch看看还抖不抖。