你在 8 张 80GB GPU 上训练一个 1B 参数模型，AdamW，每卡 batch size 4、序列长度 2048。开启 AMP 后，loss 在第 200 步左右周期性出现 inf，关闭 AMP 后正常；数据未变，lr 未变。你会先检查哪三个点？在 fp16+loss scaling 与 bf16 之间如何选？

面试官在考什么

判断候选人是否真正理解混合精度的数值机制、loss scaling、关键算子精度保留，以及 fp16 与 bf16 的选型权衡。

混合精度

回答框架 · 前两步

1. 先定位 inf 出现在前向、loss、反向还是 optimizer step；用逐层 hook 或异常检测记录激活、梯度、参数更新范数。
2. 检查 loss scaling：是否频繁 overflow、scale 是否回退到过小导致梯度下溢；overflow 时 skip update 是否让数据、scheduler、optimizer 状态错位。

延伸阅读

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