使用模型压缩技术，如剪枝、量化、知识蒸馏等，减少模型参数量。
使用梯度累积（Gradient Accumulation）技术，在有限的GPU资源下训练更大的模型。
使用自动混合精度训练（Automatic Mixed Precision），在不损失精度的情况下，减少训练时间。
使用性能剖析工具，分析模型训练过程中的瓶颈，找到优化方向。
| 测试用例 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 模型压缩 - 剪枝 | 原始模型 | 模型大小减少 50%，推理时间减少 20% | 模型大小减少 48%，推理时间减少 18% | 通过 |
| 梯度累积 | Batch Size = 8，累积步数 = 4 | 等效于 Batch Size = 32 的训练效果，显存占用减少 | 训练效果一致，显存占用减少 | 通过 |
| 自动混合精度训练 | 原始模型，FP32 精度 | 训练时间减少 30%，精度损失小于 1% | 训练时间减少 28%，精度损失 0.5% | 通过 |
| 性能剖析 | 原始模型，训练数据 | 识别训练瓶颈，如数据加载、计算密集型层 | 识别数据加载为瓶颈 | 通过 |