DeepSpeed训练中梯度NaN问题的分析与解决

问题背景

在使用DeepSpeed进行大模型训练时，开发者经常会遇到梯度出现NaN值的问题。这个问题在混合精度训练（特别是fp16模式）中尤为常见，会导致模型无法正常收敛。本文将通过一个典型示例，分析问题原因并提供解决方案。

问题现象

在DeepSpeed的Zero优化器（stage 1）配置下，使用fp16混合精度训练OPT-125M模型时，通过deepspeed.utils.safe_get_full_grad获取的梯度值几乎全部为NaN。具体表现为：

1. 训练过程中损失值显示正常
2. 但检查各层梯度时发现NaN值
3. 梯度求和运算需要使用nan_to_num方法才能得到有效结果

原因分析

经过深入研究发现，这个问题主要由两个因素共同导致：

1. 梯度检查时机不当：原始代码在model_engine.step()之后检查梯度，此时优化器已经更新了参数并清除了梯度缓存，导致获取的梯度状态异常。

2. fp16数值不稳定：fp16的数值范围较小（约±65504），在梯度计算过程中容易出现数值溢出或下溢，特别是在模型初始训练阶段，梯度可能非常大。

解决方案

1. 调整梯度检查时机

正确的做法是在backward()之后、step()之前检查梯度：

model_engine.backward(loss)
# 在此处检查梯度
model_engine.step()

这个顺序确保了：

• 梯度计算已完成
• 优化器尚未更新参数
• 梯度缓存未被清除

2. 使用bf16替代fp16

bf16（Brain Floating Point）具有与fp32相同的指数范围（约±1e38），仅减少尾数精度。这种格式更适合深度学习训练：

"fp16": {
    "enabled": False
},
"bf16": {
    "enabled": True
}

bf16的优势包括：

• 不易出现数值溢出/下溢
• 保持训练稳定性
• 几乎不损失模型性能

最佳实践建议

1. 梯度监控：在训练初期加入梯度检查逻辑，及时发现数值问题

2. 混合精度选择：

   • 优先尝试bf16
   • 如需使用fp16，考虑添加梯度缩放（gradient scaling）

3. 学习率调整：初始学习率不宜过大，可配合warmup策略

4. 初始化检查：训练前检查模型参数初始化是否合理

总结

DeepSpeed训练中的NaN梯度问题通常源于数值不稳定性和操作顺序不当。通过调整梯度检查时机和选择合适的混合精度格式，可以有效解决这一问题。对于大模型训练，建议优先考虑bf16格式，它能在保持训练稳定性的同时，几乎不影响模型性能表现。