LoRAFusion: 大语言模型的高效LoRA微调系统

LoRAFusion: LoRA明明只训练0.3%参数，为什么还这么慢？核心观点：LoRA把175B模型的微调成本降到了全参数训练的1/1000，但大家都忽略了一个事实——LoRA的实现效率很低，大量时间浪费在冗余的内存访问上。LoRAFusion通过算子融合和智能调度，让LoRA训练再快2倍，同时把70B模型的内存需求从1120GB降到142GB（2-3张A100就够）。这不是算法创新，而是把LoRA该有的性能彻底释放出来。 LoRA的性能悖论LoRA的数学很优雅：在每个线性层加一个低秩旁路 ΔW = BA，其中 B∈R^(d×r)，A∈R^(r×d)，rank r 通常只有8-64。 理论上，LoRA应该比全参数训练快得多： 参数量：只有0.29%需要训练（r=16时） 计算量：O(2rdn) vs 全参数的 O(d²n)，当r<<d时可忽略 内...

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