引言

在深度学习模型训练与推理场景中，Embedding层因其高维稀疏特性常成为显存占用的主要来源。例如，推荐系统中的用户/物品Embedding表规模可达千万级，直接加载至显存可能导致显存溢出或限制模型规模。EDO（Embedding Dynamic Optimization）技术通过动态优化Embedding存储与计算方式，可显著降低显存占用。本文将从量化压缩、稀疏化存储、显存复用三个维度展开，结合PyTorch实现案例，系统阐述显存优化方法。

一、量化压缩：降低Embedding数据位宽

1.1 量化原理与优势

Embedding参数通常以FP32格式存储，每个权重占用4字节。量化技术通过将FP32转换为低精度格式（如FP16、INT8），可减少显存占用。例如，FP16量化可节省50%显存，INT8量化可节省75%。量化后需通过反量化恢复精度，可能引入微小误差，但通过量化感知训练（QAT）可缓解精度损失。

1.2 PyTorch量化实现

import torch
import torch.nn as nn
class QuantizedEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)
        self.scale = torch.tensor(127.0 / (self.embedding.weight.abs().max() + 1e-6))  # INT8缩放因子
    def forward(self, x):
        # FP32转INT8
        weight_int8 = torch.clamp(self.embedding.weight * self.scale, -127, 127).round().to(torch.int8)
        # 模拟显存加载（实际需通过CUDA扩展实现）
        weight_int8_cuda = weight_int8.cuda()  # 显存占用为原FP32的1/4
        # 反量化
        weight_fp32 = weight_int8_cuda.to(torch.float32) / self.scale
        return torch.nn.functional.embedding(x, weight_fp32)

优化效果：100万维Embedding表（FP32占用400MB）量化为INT8后仅需100MB显存。

1.3 量化注意事项

• 动态范围适配：需根据Embedding权重分布动态调整缩放因子，避免截断误差。
• 硬件支持：NVIDIA Tensor Core对INT8有加速支持，但需确保CUDA版本兼容。
• 混合精度训练：可结合FP16与INT8量化，平衡精度与显存。

二、稀疏化存储：压缩零值空间

2.1 稀疏化原理

Embedding表中常存在大量零值（如冷启动用户或低频物品）。通过稀疏存储格式（如CSR、COO）仅存储非零值，可减少显存占用。例如，稀疏度为90%的Embedding表，稀疏存储可节省90%显存。

2.2 PyTorch稀疏Embedding实现

class SparseEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, sparsity=0.9):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)
        self.register_buffer('mask', torch.bernoulli(1 - sparsity * torch.ones(num_embeddings, 1)).bool())
    def forward(self, x):
        # 获取稀疏权重（实际需通过torch.sparse_coo_tensor实现）
        sparse_weight = self.embedding.weight[self.mask].view(-1, self.embedding.embedding_dim)
        indices = torch.where(self.mask)[0].repeat_interleave(self.embedding.embedding_dim)
        idx_offset = torch.arange(0, len(indices), device=indices.device) * self.embedding.embedding_dim
        indices += idx_offset
        # 构建稀疏张量（需CUDA扩展支持高效索引）
        sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(
            indices=[indices, torch.arange(len(indices) // self.embedding.embedding_dim, device=indices.device)],
            values=sparse_weight,
            size=(self.embedding.num_embeddings, self.embedding.embedding_dim)
        ).cuda()
        # 实际需通过自定义CUDA内核实现高效稀疏Embedding
        return torch.nn.functional.embedding(x, sparse_tensor.to_dense())  # 演示用，实际应避免转稠密

优化效果：100万维Embedding表（稀疏度90%）稀疏存储后仅需40MB显存（原FP32需400MB）。

2.3 稀疏化挑战

• 索引开销：稀疏存储需额外存储索引，可能抵消部分显存节省。
• 硬件支持：需GPU支持稀疏张量运算（如NVIDIA A100的Sparse Tensor Core）。
• 动态稀疏性：需设计动态稀疏化策略，避免固定稀疏模式导致的精度下降。

三、显存复用：共享Embedding内存

3.1 显存复用原理

多个模型或任务共享同一Embedding表时，可通过内存映射或指针共享避免重复加载。例如，推荐系统中的用户Embedding可同时用于召回与排序阶段。

3.2 PyTorch显存共享实现

class SharedEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)
        self.shared_weight = None
    def share_memory(self, other_embedding):
        # 通过指针共享显存（需确保设备一致）
        self.shared_weight = other_embedding.weight.data_ptr()
        return self
    def forward(self, x):
        if self.shared_weight is not None:
            # 实际需通过CUDA扩展实现指针访问
            shared_tensor = torch.empty_like(self.embedding.weight)
            shared_tensor.data_ptr()  # 模拟指针访问
            return torch.nn.functional.embedding(x, shared_tensor)
        return torch.nn.functional.embedding(x, self.embedding.weight)

优化效果：共享100万维Embedding表可节省50%显存（两任务独立加载需800MB，共享后仅需400MB）。

3.3 显存复用注意事项

• 同步问题：共享Embedding需确保梯度更新同步，避免竞争条件。
• 设备一致性：共享Embedding需位于同一GPU设备，跨设备共享需通过NCCL等通信库。
• 生命周期管理：需确保共享Embedding不被提前释放，避免悬空指针。

四、EDO技术综合应用案例

4.1 推荐系统Embedding优化

场景：用户Embedding表（1亿用户，128维）与物品Embedding表（500万物品，128维）。
优化方案：

1. 量化压缩：用户Embedding量化为INT8（节省75%显存）。
2. 稀疏化存储：物品Embedding稀疏度80%（节省80%显存）。
3. 显存复用：召回与排序阶段共享用户Embedding（节省50%显存）。
   优化效果：原需显存（1亿×128×4B + 500万×128×4B）= 51.2GB + 2.56GB = 53.76GB；优化后需显存（1亿×128×1B + 500万×128×0.2×4B）×2（共享）= 1.28GB + 0.512GB = 1.792GB，节省96.7%显存。

4.2 多模态模型Embedding优化

场景：文本Embedding（50万词，768维）与图像Embedding（10万类，2048维）。
优化方案：

1. 混合精度量化：文本Embedding量化为FP16，图像Embedding量化为INT8。
2. 层级稀疏化：图像Embedding按类别频率分层稀疏存储。
3. 跨模态共享：低维投影层共享Embedding参数。
   优化效果：原需显存（50万×768×4B + 10万×2048×4B）= 1.536GB + 0.8192GB = 2.3552GB；优化后需显存（50万×768×2B + 10万×2048×1B）×0.8（稀疏）= 0.768GB + 0.16384GB = 0.93184GB，节省60.4%显存。

五、EDO技术选型建议

1. 量化压缩：优先选择INT8量化，结合QAT训练保持精度。
2. 稀疏化存储：适用于Embedding稀疏度>70%的场景，需硬件支持稀疏运算。
3. 显存复用：适用于多任务或阶段共享Embedding的场景，需注意同步与生命周期管理。
4. 综合方案：推荐量化+稀疏化组合，显存复用作为补充优化手段。

结论

EDO技术通过量化压缩、稀疏化存储、显存复用三大策略，可显著降低Embedding加载到显存时的空间占用。实际应用中需根据场景特点（如Embedding稀疏度、硬件支持、任务需求）选择优化方案，并通过实验验证精度与显存的平衡点。未来，随着硬件稀疏计算能力的提升与量化算法的优化，EDO技术将在更大规模模型中发挥关键作用。