Spectra 推出优化器，将 LLM 训练显存降低 50%
原文标题：Show HN: Spectra – A drop-in optimizer that cuts LLM training VRAM by 50%
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Spectra Labs 发布 SpectraAdamW，一种混合优化器，通过因子化方差近似与频域动量压缩，将优化器状态显存开销减少约 50%，同时保持全精度收敛行为。该优化器可作为 torch.optim.AdamW 的一行替换，目前提供 PyTorch MVP，C++ CUDA 后端处于封闭测试。
- 问题
- LLM 训练中优化器状态显存开销过大。
- 方法
- SpectraAdamW 用因子化方差近似与频域动量压缩，可一行替换 AdamW。
- 结果
- 优化器状态显存减少约 50%，保持全精度收敛；PyTorch MVP 已发布，CUDA 后端封闭测试。
- 影响
- 显存受限的团队可低成本扩大训练规模，替换成本极低。
机构：Spectra Labs
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