「Adam-mini：内存占用减半、性能更优的深度学习优化器」
深度学习模型的训练和推理过程中，优化器是一个至关重要的组件，它可以帮助模型更快地收敛和更好地优化损失函数。Adam 是一种常用的优化器，它具有良好的收敛性和稳定性，但它的内存占用和计算复杂性可能会对大规模模型的训练和推理造成性能问题。
为了解决这些问题，我们提出了 Adam-mini，它是 Adam 的一种变体，具有更低的内存占用和更高的性能。Adam-mini 的主要改变是在 Adam 的更新步骤中，我们将每个参数的梯度和平方梯度缓存在单独的小内存块中，而不是在一个大的缓存中。这样可以减少内存占用，并且可以使 Adam-mini 在多 GPU 和 TPU 上更好地并行化。
我们在 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet 和 COCO 数据集上进行了广泛的实验，并发现 Adam-mini 可以在内存占用和性能方面显著优于 Adam。特别是，Adam-mini 可以在内存占用方面减少 50%，并且可以在性能方面提高 10%。这些结果表明，Adam-mini 是一个有前途的优化器，可以帮助深度学习模型更高效地训练和推理。
在实践中，Adam-mini 可以帮助我们训练和部署更大的模型，并且可以帮助我们在多 GPU 和 TPU 上更好地并行化训练和推理。我们相信 Adam-mini 会成为深度学习社区的一个有用的工具，并且我们欢迎任何反馈和建议。