手动反向传播实战：抛弃 Autograd 与模块，极致优化显存
YouJiacheng · x · 2026-08-18
作者分享了放弃 PyTorch Autograd 和 nn.Module 抽象，手动编写 forwardbackward 函数的实践。通过显式管理梯度和中间激活值，结合 Claude 的优化建议（如跳过高显存低计算层），并仅在反向传播时重算 ReLU，成功将 Nanochat 架构的激活显存占用大幅降低（从每层 36GB 降至仅存 Pre-ReLU 的 18GB）。
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