​​训练模型时显存不足？核心解决方案包括：梯度累积、混合精度训练、模型/数据并行、量化技术等​​，这些方法能显著降低显存占用而不牺牲模型性能。

1. ​​梯度累积​​：通过累积多个小批次的梯度再统一更新参数，模拟大批量训练效果，显存占用更低。
2. ​​混合精度训练​​：使用FP16/BF16精度存储权重和梯度，显存需求减半，现代GPU还能加速计算。
3. ​​并行化策略​​：
   • ​​模型并行​​：将模型拆分到多个GPU上执行。
   • ​​数据并行​​：数据分片到不同GPU，同步聚合梯度。
4. ​​量化与压缩​​：
   • ​​模型量化​​：将参数从FP32转为低精度（如INT8）。
   • ​​优化器状态压缩​​：用SGD替代Adam，减少动量等额外参数存储。
5. ​​动态内存管理​​：
   • ​​参数卸载​​：临时将部分参数移至CPU内存。
   • ​​算子融合​​：合并CUDA核函数，减少中间变量显存占用。
6. ​​结构调整​​：减小批量大小、缩短序列长度、简化模型架构（如减少层数），直接降低显存需求。

​​总结​​：根据硬件条件和任务需求，灵活组合上述方法。例如，混合精度+梯度累积适合单卡小显存场景，而分布式并行更适合超大模型训练。持续监控显存使用（如NVIDIA SMI工具）能进一步优化效率。