SpeechBrain项目中AMD ROCm平台Conformer-Transducer训练异常问题分析

在SpeechBrain开源语音识别框架的近期开发中，我们发现了使用AMD ROCm平台（特别是MI250X GPU）训练Conformer-Transducer模型时出现的数值稳定性问题。该问题表现为训练过程中损失值持续偏高，并伴随出现非有限值（NaN）警告，导致模型无法正常收敛。

问题现象

当在AMD ROCm环境下运行LibriSpeech数据集的conformer-transducer训练脚本时，主要观察到以下异常现象：

1. 损失函数值持续保持高位，无法正常下降
2. 训练过程中间歇性出现非有限值（NaN）警告
3. 问题在fp16精度下表现尤为明显
4. 有趣的是，同样的配置在fp32精度下表现相对稳定

技术背景

Conformer-Transducer是当前语音识别领域的主流架构之一，结合了Conformer编码器的强大表征能力和Transducer的流式解码优势。在混合精度训练（特别是fp16）中，数值稳定性一直是需要特别关注的问题。

问题排查

经过初步分析，我们注意到：

1. NaN问题似乎出现在前向传播阶段
2. 问题与Transducer损失函数密切相关
3. 相同的硬件平台上，Conformer-large CTC模型训练正常
4. 使用torchaudio的Transducer实现时存在兼容性问题

解决方案探索

目前可行的解决方向包括：

1. 优先使用fp32精度进行训练（虽然会影响训练速度）
2. 考虑实现k2的fast_rnnt的HIPify版本作为替代方案
3. 对pruned RNN-T损失函数进行调优实验
4. 等待上游框架对ROCm平台的进一步优化

技术建议

对于遇到类似问题的开发者，我们建议：

1. 首先尝试切换到fp32精度训练
2. 监控训练过程中的梯度变化和激活值范围
3. 考虑使用梯度裁剪等稳定训练的技术
4. 关注框架和ROCm驱动更新，及时获取可能的修复

后续计划

开发团队将继续深入调查此问题，重点包括：

1. 确定NaN出现的具体网络层
2. 测试更多损失函数实现方案
3. 优化混合精度训练策略
4. 完善ROCm平台下的兼容性测试

这个问题反映了异构计算平台在深度学习训练中的复杂性，也提醒我们在模型开发中需要考虑不同硬件平台的特性差异。我们将持续跟进此问题的进展，并在解决后更新技术文档。