你接手一个日更的 CTR 模型训练管线：稠密参数约 3 亿，稀疏 embedding 约 20 亿行；集群固定 512 张 A100，单次训练窗口 8 小时。现状用 Adam，1.2 万步收敛到目标 loss。团队提议换成 SGD+Momentum，理由是线上 AUC 能涨，但实测同样步数下 loss 明显更高、大约要 3 倍步数才能追平。请给出你的决策和落地方案：切不切？切的话 lr、momentum、warmup、batch 怎么定？20 亿行的稀疏 embedding 那一侧要不要开 momentum？在 8 小时预算下你怎么判断这笔账划不划算？
面试官在考什么
判断候选人能否把「优化器选型」从论文结论落到算力预算、稀疏/稠密异构参数、收敛速度与泛化的取舍上，做出可执行的系统级决策。
回答框架 · 前两步
- 决策框架先分清目标是收敛速度还是最终泛化/线上指标：用固定 8 小时预算折算出的等效样本量（步数×batch）做对比，而不是同 step 数比 loss。
- 若切 SGD：lr 相对 Adam 通常要大 1~2 个数量级并重新扫，配 warmup，batch 放大时按线性或平方根缩放；momentum 常取 0.9 附近，小 batch 下 Nesterov 更敏感。
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延伸阅读
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