现代加速器上的高带宽内存 (HBM) 是扩展模型大小时的主要限制。尽管分片和量化等技术可以减少参数和优化器状态的内存占用，但它们并不能增加 GPU 的物理容量。CPU 卸载通过将主机 RAM 视为 GPU 内存的分层扩展来解决这一物理限制。通过将参数、梯度和优化器状态迁移到 CPU，您可以训练比集群总 HBM 大得多的模型，但这会带来 PCIe 总线引入的延迟开销。

卸载的架构机制

在没有卸载的标准 FSDP 配置中，分片参数位于 GPU 上。在前向传播期间，FSDP 从其他 GPU 收集特定层的完整参数，执行计算，然后移除非本地分片。启用 CPU 卸载后，分片参数的静止状态会移至系统 RAM。

数据流会改变标准执行生命周期：

主机到设备 (H2D)： 在模块执行之前，FSDP 会启动将分片参数从 CPU RAM 异步传输到 GPU 显存。
AllGather： 一旦参数到达 GPU，它们会参与标准的集合通信 (AllGather)，以实现完整的权重用于计算。
计算： GPU 执行前向或反向传播。
设备到主机 (D2H)： 在反向传播期间，梯度在 GPU 上计算。FSDP 会立即对这些梯度进行归约（ReduceScatter），并将生成的分片梯度卸载回 CPU。
优化器步骤： 优化器步骤完全在 CPU 上执行，更新位于系统 RAM 中的主权重和优化器状态。

这种架构依赖于 CPU 和 GPU 之间的互连带宽。一个标准的 PCIe Gen4 x16 通道提供大约 32 GB/s 的理论带宽。如果层的计算强度（算术强度）较低，训练过程就会受限于这种传输速度，而不是 GPU 的浮点运算能力。

数据流图，说明了张量在主机 RAM 和设备 HBM 之间循环移动。优化器步骤完全在 CPU 上发生，以节省显存。

配置 CPU 卸载

PyTorch FSDP 通过 CPUOffload 数据类来控制卸载行为。此配置将参数卸载与梯度卸载分开，尽管它们通常配合使用以最大程度地节省内存。

要实现这一点，您需要实例化配置对象并将其传递给 FSDP 包装器。

import torch
from torch.distributed.fsdp import (
    FullyShardedDataParallel as FSDP,
    CPUOffload,
    MixedPrecision
)

# 标准混合精度策略
bf16_policy = MixedPrecision(
    param_dtype=torch.bfloat16,
    reduce_dtype=torch.bfloat16,
    buffer_dtype=torch.bfloat16,
)

# 配置 CPU 卸载
# offload_params=True 会将参数和梯度都移至 CPU
offload_policy = CPUOffload(offload_params=True)

model = MyLargeTransformer()

# 应用带有卸载功能的 FSDP
fsdp_model = FSDP(
    model,
    cpu_offload=offload_policy,
    mixed_precision=bf16_policy,
    device_id=torch.cuda.current_device()
)

当设置 offload_params=True 时，FSDP 会管理 fsdp_model.parameters() 的驻留位置。请注意，这会为初始化和检查点引入不同的行为。参数将驻留在 CPU 设备上，这意味着如果代码预期 CUDA 张量，则在没有上下文管理器的情况下直接对 model.parameters() 进行操作可能会失败。

锁页内存与异步传输

为了使 CPU 卸载具有良好性能，计算与通信的重叠是必不可少的。如果没有重叠，GPU 在等待权重从 CPU 到达时会一直空闲。要启用异步传输（非阻塞复制），主机内存缓冲区必须是锁页（pinned）的。

标准操作系统内存是可分页的，这意味着操作系统可以将其交换到磁盘。CUDA 驱动程序无法通过直接内存访问 (DMA) 安全地访问可分页内存，因为物理地址可能会改变，或者数据可能不在 RAM 中。锁页内存保证数据驻留，允许 DMA 引擎在 CPU 执行其他指令的同时并发地将数据复制到 GPU。

在 FSDP 中，设置 offload_params=True 会自动尝试为参数锁定内存。但是，您必须确保数据加载器也使用锁页内存，以防止 PCIe 总线因数据加载和参数卸载争夺带宽而变得拥堵。

# 确保数据加载器使用锁页内存，以与 FSDP 卸载共存
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=batch_size,
    num_workers=4,
    pin_memory=True  # 对吞吐量很重要
)

性能分析与吞吐量

实现 CPU 卸载是一个权衡的决定。您是用训练吞吐量（每秒 token 数）来换取模型容量（参数数量）。性能损失与参数数量和计算量的比率有很大关联。

计算受限层： Transformer 中像大型线性投影（ $O(N^2)$ ）这样的层通常具有足够的算术强度，可以隐藏从 CPU 获取下一层权重的延迟。
带宽受限层： 像 LayerNorm 或逐元素激活这样的操作具有较低的算术强度。GPU 很可能会停顿，等待 PCIe 传输完成。

您可以使用时间线追踪来查看这种重叠效率。在理想情况下，H2D 复制流（传输下一层）与当前层的计算流完美对齐。

风格化的时间线，显示执行重叠。红色块代表通过 PCIe 的数据传输。如果传输时间长于计算（层 N），GPU 在开始层 N+1 之前必须停顿（灰色块），从而降低模型浮点运算利用率 (MFU)。

优化器状态的优化

CPU 卸载最显著的内存优势来自于移动优化器状态。在采用混合精度的标准 Adam 优化器设置中，内存消耗主要由 FP32 主权重和两个优化器状态（动量和方差，它们也都是 FP32）所占据。

对于一个具有 $\Psi$ 个参数的模型，内存分配通常如下：

FP16 参数： $2\Psi$ 字节
FP16 梯度： $2\Psi$ 字节
FP32 主权重： $4\Psi$ 字节
优化器状态（动量）： $4\Psi$ 字节
优化器状态（方差）： $4\Psi$ 字节

每个参数的总静态内存为 $16\Psi$ 字节。通过启用 CPUOffload，FP32 主权重和优化器状态（ $12\Psi$ 字节）永久驻留在主机 RAM 中。GPU 只需保存临时的 FP16 参数和梯度（ $4\Psi$ ）以及激活。这有效地将模型数据的显存需求减少了 75%，从而实现了与 DeepSpeed 等 ZeRO Stage 3 实现相似的训练扩展。

启用卸载时，强烈建议使用 torch.optim.AdamW 或类似的标准优化器。FSDP 会包装优化器步骤，以确保计算发生在参数所在的设备（CPU）上。如果您尝试在使用 CPU 卸载参数时使用融合的 CUDA 优化器（如 Apex FusedAdam），训练将失败或静默回退到慢速实现，因为 CUDA 内核无法访问这些张量。

何时使用 CPU 卸载

CPU 卸载并非所有情况下的默认设置。它是一种特定优化，适用于即使应用了分片和激活检查点后，模型规模仍然超出可用显存的情况。

在以下情况下使用 CPU 卸载：

批次大小较小： 您被迫每个 GPU 使用批次大小为 1，并且仍然遇到内存不足 (OOM) 错误。
硬件受限： 您正在消费级 GPU（24GB 显存）或小型集群上训练大型模型（7B+）。
吞吐量容忍度： 您可以接受迭代速度降低 20-40%，以换取能够适配模型的能力。

在以下情况下避免使用 CPU 卸载：

网络受限： 您的训练已经受限于节点间通信 (NCCL)。增加 PCIe 传输会加剧延迟。
小型模型： 如果模型适合显存，卸载会因不必要的数据移动而必然降低性能。

通过将 CPU 卸载与上一节中提到的激活检查点技术结合使用，您可以最大化硬件的参数容量，突破单个节点可训练模型的界限。

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