梯度检查点（Gradient Checkpointing）是一种在深度学习训练中用于优化内存使用的关键技术，它通过选择性地保存和重新计算神经网络中的激活值（activations），在反向传播过程中显著减少内存消耗。具体而言，该方法仅存储部分关键层（检查点）的输出值，而非所有中间结果；当需要计算梯度时，未被保存的激活值会临时重新前向计算，从而在内存开销和计算时间之间实现平衡。这允许训练更大规模的模型或使用更大的批量大小，而无需增加硬件内存资源。
在AI产品开发的实际落地中，梯度检查点技术尤为重要，因为它解决了资源受限场景下的瓶颈问题。例如，在开发大型语言模型（如GPT系列）或计算机视觉模型时，GPU内存往往成为限制因素；通过集成梯度检查点，产品可以降低训练成本，提升在移动设备或边缘计算环境中的部署效率，从而增强产品的可扩展性和市场竞争力。
延伸阅读推荐：Tianqi Chen、Bing Xu、Chiyuan Zhang和Carlos Guestrin于2016年发表的论文《Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost》，该论文系统阐述了梯度检查点的理论基础和实现细节。
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