# FlashOptim：内存高效训练的优化器 ## Abstract Optimizers such as Adam are fundamental to。.

# FlashOptim：让大模型训练更省内存 在深度学习领域，Adam这类优化器虽然广泛应用，但在训练大规模模型时面临一个难题：它们需要为每个参数维护多个状态向量，导致内存占用大幅增加。对于参数量达到数十亿的模型来说，这种开销变得难以承受。 FlashOptim应运而生，旨在解决优化器内存占用过大的问题。与传统优化器相比，FlashOptim采用了新的设计思路，通过重新组织计算流程和状态管理方式，在保证训练效果的前提下显著降低内存需求。 这个优化器的核心创新在于改进状态存储机制。传统的Adam优化器需要存储梯度的一阶矩和二阶矩估计，对于超大模型来说是一笔巨大的内存开销。FlashOptim通过优化这些状态的存储和更新方式，实现了更高效的内存利用。 此外，FlashOptim还优化了计算效率。新设计能够更好地利用现代GPU的存储层级结构，减少数据移动的开销，使得训练速度不仅没有下降，反而有所提升。这意味着用户可以在相同硬件条件下训练更大的模型，或者用更少的显存完成相同规模的训练任务。 对于那些受限于硬件资源的研究团队来说，FlashOptim提供了一条切实可行的路径，让他们能够进行更前沿的大规模模型研究，同时降低计算成本。