Kimi K3 规模训练优化：每 GPU 节省 90GB 显存
AccBalanced · x · 2026-08-30
在 Kimi K3 这种规模下，内存直接决定了训练所需的 GPU 数量。主要优化点包括：
- 流式梯度更新：用于 Adam 更新，使主机内存峰值降低约 33%。
- SiTU-GLU 激活优化：原生 autograd 会保存冗余张量，在每 GPU 约 10 万 token 的情况下会消耗超过 100GB HBM。通过定制的流式算子使用固定大小的工作区，每 GPU 可节省约 90GB HBM。
所属事件:Kimi K3全量微调上线AC2 单副本GPU需求降40%(3 条相关)→
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