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Gradient Checkpointing是一种深度学习训练中的显存优化技术，通过选择性丢弃中间激活值并在反向传播时重新计算，从而显著降低GPU显存占用，适用于长序列、大模型等显存瓶颈场景。
近期常被查询的 AI 概念。
