1.  Megatron batchsize设置

global_batch_size = micro_batch_size * DP * num_micro_batches

                                 = 每step喂多少* 多少并行 * 串行几次

参数	角色
micro_batch_size	每次进流水线的样本数（影响显存）
DP	数据并行路数据（增加GPU减少M）
M(num_microbatches)	流水线串行轮数（影响bubble rate)
global_batch_size	三者之积，决定每步学到多少数据

num_microbatches是“一个optimizer step内，流水线要跑几轮”

micro_batch_size通常设置为1或比较小的数；num_microbatches会上万, 设置会比较大。

流水线中每个stage需要缓存所有in-flight的激活值用于反向传播。

micro_batch_size和num_micro_batches两个参数控制的是不同资源。

参数	控制什么	影响
micro_batch_size	显存：单次前向/反向的激活值大小	显存占用
num_microbatches(M)	流水线效率	GPU利用率

具例：

micro_batch_size = 1   ,   每次只送1个样本，激活值尽量小，省显存

M = 3XXXX,   串行跑3万多轮，保证bubble 约等于0 。

假设反例：

•  micro_batch_size 设置比较大，激活值存储很容易OOM，激活值需要至少保存micro_batch_size*seq_len*hidden_size*num_layers。
• num_micrbatches（M) 比较小，比如等于1，在PP=20的场景。一个step只跑一轮，bubble rate = (20-1)/(1+20-1) = 95%， 这时GPU几乎都在空转。

2.  梯度累积

通常说的梯度累积是W的梯度，X的梯度会在zbv的B阶段处理完就会丢弃。B阶段和W阶段的依赖关系：

阶段	计算公式	依赖
B阶段	dx = dy @ W	上游梯度dy + 权重W
W阶段	dw += dy.T @ X	上游dy + 前向激活值 X

在一个step最后optimizer 执行前，W的梯度会进行num_microbatches轮的累积，每轮还需要按DP维度进行累积。公式中W阶段layer0需要的dy，是B阶段layer0+1层算出的dx；B阶段的layer0+1层dx显存释放，必须要等对应的layer0层的W阶段执行完成。

在loss前向，每个microbatchsize的loss会先除以M，保证w的梯度累积不会过大。

M 个 microbatch 的梯度累加：

W_grad += dL_1/M
W_grad += dL_2/M
W_grad += dL_3/M
...
W_grad += dL_M/M
─────────────────────────
W_grad = (dL_1 + dL_2 + ... + dL_M) / M
       = 平均梯度

一个global_batch_size的所有B和W阶段全部完成，最后执行optimizer step, 更新W参数。