哥几个，今天我来跟大家唠唠我最近折腾 `nvidiaapex` 这事儿。这玩意儿我一开始是抱着试试看的心态，因为之前训练大模型，老是遇到一个痛点，那就是显存不够用，动不动就 OOM (Out Of Memory)。跑个模型，调个参数，等个半天，结果告诉我显存爆了，那感觉，真是要命！
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我这人嘛就是喜欢折腾，遇到问题总想找个辙。听朋友说 `nvidiaapex` 这玩意儿能提速能省显存，心里就痒痒了。之前网上也看过不少文章吹它，但总觉得这种官方出品的优化库，是不是有点“玄学”？抱着怀疑的态度，我还是决定自己上手试试，毕竟实践出真知嘛
第一步，肯定是准备环境了。这东西不是随便 `pip install` 一下就能完事的。它依赖NVIDIA的显卡驱动，CUDA，还有PyTorch的版本。我家里那台跑实验的机器，之前都是装好的，但为了稳妥，还是把显卡驱动更新到最新，CUDA也检查了一遍，确认版本没毛病。然后就是 `apex` 的安装了，这个我记得当时是直接从GitHub上clone下来，然后 `./* install --cuda_ext` 这么一顿操作。别说，第一次装的时候还真出了点小岔子，报了个编译错误，后来才发现是GCC版本的问题，降了个版本才弄这过程，可真是把人折腾得够呛，感觉还没开始跑模型，体力已经耗掉一半了。
环境总算弄好了，接下来就是找个模型来开刀了。我手上正好有个之前训练到一半的图像分类模型，基于 `ResNet` 架构的，数据量也不小。这模型每次跑 Batch Size 大一点，就容易爆显存，然后训练速度也一直提不上去，调参效率特别低。我寻思，这不就是最佳的试验品嘛
我先是保持原来的配置，跑了一遍，记录下显存占用和每一步的训练时间，心里有个底。然后，我就开始着手修改代码，把 `apex` 那些东西集成进去。主要是改了这几块：
- 自动混合精度 (AMP)：这个是 `apex` 最核心的功能之一了。我把模型和优化器都用 `*` 包了一下，然后训练的时候，把那些梯度缩放什么的也给加上。第一次用，感觉有点生疏，看文档、找例子，一步步地来。
- 分布式数据并行 (DDP)：虽然我只有一张显卡，但 `*` 这玩意儿据说是能提高效率的。不过这个我后面才深入玩，最开始就是冲着省显存和纯粹的加速去的。
刚开始跑起来的时候，我没抱太大期望。心想能省个10%的显存，提速个5%就不错了。结果，第一次跑起来，我就被直接惊到了！
我把Batch Size从原来的32调到了64，显存竟然没爆！而且我发现显存占用比之前不开 `apex` 的时候，还他娘的少了将近一半！这可是实实在在的显存，就意味着我能用更大的Batch Size来训练了，这对于我这种显存焦虑症患者来说，简直是福音！
光省显存还不够，我看了看训练速度，这提升才叫真的“超乎想象”！原本一轮epoch可能要跑半个小时，现在直接缩短到了20分钟不到。我赶紧停下来，反复检查代码，是不是哪里搞错了，但看了几遍，确认无误。再跑几次，结果都一样，稳定地快，稳定地省显存。
这时候，我开始对 `apex` 刮目相看了。这玩意儿，真不是盖的！
后来我又进一步折腾了它的DDP功能，虽然我只有一张卡，但我也想看看是不是能榨出点别的油水。我改了下代码，把模型用 `*` 包了一层。虽然单卡上DDP的意义不大，但我也没感觉有什么副作用，反而感觉训练过程更稳定了。不过主要的速度提升还是来自于混合精度训练。那一下，显存占用唰地就下来了，训练速度也是嗖嗖地往上窜。
这回实践下来，我真是对 `nvidiaapex` 佩服得五体投地。它解决了我在训练大模型时显存不够和速度慢的两个大痛点。我甚至可以把模型调得更大，或者使用更大的Batch Size，从而加速收敛，提高模型的性能。以前那些因为显存限制而束手束脚的设计，现在都有了施展的空间。这不光是技术上的提升，更是心理上的一种解放！
所以说，如果你也跟我一样，在训练深度学习模型的时候，老是觉得显卡不够用，模型跑得慢，那我真心建议你，赶紧去试试 `nvidiaapex`。它可能不会解决你所有的问题，但至少在显存和速度上，它能给你带来实实在在的惊喜。我的实测结果就是这样，真他娘的超乎想象！