PyTorch 多 GPU 訓練方法與記憶體需求

2026年10月28日，DEV Community 發表一篇介紹如何使用 PyTorch 在多張 GPU 上訓練模型的文章。文章建議，若模型及訓練狀態可放入單張 GPU，使用 DDP；若無法容納，則使用 FSDP，並以 torchrun 為每張 GPU 啟動一個程序。文章指出，混合精度 Adam 完整訓練每個參數約需 16 bytes，這項估算未計激活值；以 8 張 GPU 對 8B 模型作完全分片時，每張 GPU 約需 16 GB。

AI 根據報道生成 · 2 小時前更新

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