为何超参数相同时深度学习模型在不同训练平台的精度存在差异

GPU显存大小本身不会直接对模型最终精度产生影响，你观测到的精度差异本质是显存限制触发的隐性配置变化、或是不同平台的环境差异导致的，常见的原因可以从以下几个方向排查：

• 首先确认你设置的Batch大小是否真的在两次训练中实际生效：Colab免费版分配的显存通常比Pro版小很多，如果你的设定Batch大小超出免费版显存阈值，很多深度学习框架会默认开启梯度累加逻辑来避免OOM报错，名义上保持了全局Batch大小和你设置的一致，但Batch Norm层的统计值是按每个step实际送入GPU的小Batch计算的，梯度累加时单step的实际Batch更小，BN统计量的波动会明显变大，最终直接拉低模型精度，这是这类场景最常见的诱因。
• 不同Colab版本分配的GPU硬件、预装环境存在差异：Colab Pro通常会分配T4、P100甚至A100级别的GPU，免费版多数时候分配的是更老旧的K80、或者运算单元被限制的T4，不同GPU架构的浮点计算精度、对混合精度训练的支持度都有区别，加上两次实例的CUDA、cuDNN、深度学习框架版本大概率不完全一致，算子计算的微小误差经过多轮epoch累积后，就会产生非常明显的精度差距。
• 训练过程的随机因素没有被固定：如果你没有固定所有随机种子（包括框架权重初始化种子、CUDA随机种子、数据加载shuffle的随机种子），也没有开启cuDNN的确定性运算模式，哪怕在同一平台跑两次训练，结果都可能出现明显波动，不同平台的随机种子默认值不同，自然会出现精度差。
• 数据加载的隐性差异：Colab Pro的磁盘IO、网络IO速度都远高于免费版，数据加载的顺序、预处理的耗时都会存在细微区别，也会对模型收敛结果产生影响。

如果你想要复现一致的结果，可以先固定所有随机种子、对齐两次训练的环境版本、打印每个step的输入张量shape确认实际Batch大小完全一致后，再进行对比实验。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3233919