Adam优化器与Muon优化器深度对比：超大模型训练的显存与效率之争

在大规模模型训练领域，优化器的选择往往直接决定了训练成本、收敛速度和工程可行性。长期以来，自适应矩估计类优化器（以Adam为代表）几乎统治了深度学习训练的默认选项。然而，随着模型参数规模从亿级迈向万亿级，Adam的显存开销问题被急剧放大。与此同时，一类以矩阵整体更新为核心思路的新型优化器开始进入工业视野，其中最具代表性的便是Muon。本文围绕Adam与Muon两类优化器展开系统对比，分析它们的相同点、核心差异、适用场景与选型依据，帮助开发者和技术负责人在实际训练任务中做出更合理的判断。

一、对比背景：为什么优化器选型变得如此关键

在中小规模模型时代，优化器的显存开销相对于模型本身和激活值而言并不突出，Adam凭借稳定的自适应能力和广泛的兼容性成为事实标准。但当模型参数达到千亿甚至万亿级别时，情况发生了根本变化。

以Adam为例，它需要为每一个模型参数额外维护两个状态变量：一阶矩估计和二阶矩估计。在混合精度训练场景下，这意味着除了模型参数本身和梯度之外，还要额外占用大量显存来存放这两个状态。对于参数规模达到1.6T级别的超大模型，仅优化器状态就可能吞噬十几TB的显存空间。这直接挤压了Batch Size和上下文长度的可用空间，使得训练成本急剧上升，甚至导致某些训练配置在硬件上根本无法落地。

正是在这样的背景下，业界开始探索更节省显存、同时保持甚至提升收敛效率的优化器方案。Muon便是在这一方向上被广泛关注的技术路线之一。

二、对象定义：Adam与Muon分别是什么

Adam优化器是一种逐元素的自适应学习率优化方法。它为每个参数独立计算一阶矩和二阶矩，并据此动态调整每个参数的学习率。其核心优势在于对稀疏梯度和不同尺度参数的适应能力，工程实现成熟，几乎被所有主流训练框架原生支持。

Muon优化器则采用了一种截然不同的思路。它不逐元素地维护自适应状态，而是将整个权重矩阵视为一个整体，对梯度和动量融合后形成的矩阵进行正交化处理，再将该正交矩阵直接更新到权重上。这种方法最早在小型模型训练竞速场景中被验证能够显著减少训练步数，随后被引入到大规模模型的工业化训练中。

三、相同点分析

尽管Adam与Muon在实现机制上差异巨大，但它们在目标层面存在若干共同点：

1. 目标一致：两者都是为了在训练过程中更有效地更新模型权重，使损失函数更快收敛。
2. 依赖梯度信息：两者都基于反向传播得到的梯度进行参数更新，区别在于如何组织和利用这些梯度。
3. 可与混合精度训练配合：在合理配置下，两者都可以在混合精度训练环境中使用，只是显存开销和数值稳定性表现不同。
4. 需要超参数调优：学习率、动量系数、权重衰减等超参数对两者都很重要，只是敏感程度和调优空间有所不同。

四、核心差异分析

4.1 更新粒度与状态存储

Adam的更新粒度是逐元素的。对于每个参数，它都需要存储一阶矩和二阶矩两个状态变量。这意味着优化器状态的显存占用与模型参数量成正比，且系数较高。

Muon的更新粒度是矩阵级的。它将权重矩阵作为一个整体进行正交化更新，不需要为每个元素单独维护两个状态变量。这从根本上降低了优化器状态的显存占用。

对比维度	Adam	Muon
更新粒度	逐元素	矩阵整体
额外状态变量	一阶矩、二阶矩	动量矩阵（通常一份）
显存占用趋势	随参数量线性增长，系数高	显著低于Adam
对Batch Size的影响	挤压明显	释放更多空间
对上下文长度的影响	限制较大	限制较小

4.2 收敛行为与训练步数

Adam依靠自适应学习率逐步调整每个参数，收敛过程相对平稳，但在超大模型上可能需要更多训练步数才能达到目标损失。

Muon通过对梯度矩阵进行正交化，使得更新方向更加“均匀”，从而在部分场景下表现出训练步数断崖式下降的效果。这种特性在训练竞速类任务中尤为突出，也被认为是大规模训练中值得关注的效率优势。

4.3 实现复杂度与框架支持

Adam的实现已经高度成熟，几乎所有主流训练框架都内置支持，接入成本极低。

Muon的实现相对复杂，需要对矩阵进行正交化运算，对底层算子有一定要求。虽然已有开源实现和部分框架的集成方案，但在生产环境中的成熟度和生态覆盖仍不如Adam广泛。

4.4 数值稳定性与使用边界

Adam在长期实践中被验证具有较好的数值稳定性，适合多种模型结构和任务类型。

Muon的正交化过程涉及矩阵运算，对数值精度和硬件条件有一定要求。在某些极端配置下，可能需要额外的稳定化处理。此外，Muon并非对所有层都适用，通常建议对隐藏层参数使用，而嵌入层和输出层可能仍需配合其他优化器。

五、对比表格总结

维度	Adam	Muon
核心思路	逐元素自适应学习率	矩阵整体正交化更新
显存开销	高，需存储两个状态变量	较低，状态存储更紧凑
训练步数	相对较多	部分场景下显著减少
实现成熟度	极高	中等，仍在演进
框架支持	广泛原生支持	部分支持，需额外集成
适用层类型	通用	更适合隐藏层矩阵
调优难度	较低	中等偏高
迁移成本	低	中等，需验证稳定性

六、典型场景选择

1. 中小规模模型训练：Adam仍然是稳妥选择，生态成熟、调优经验丰富。
2. 超大规模模型训练：当显存成为主要瓶颈时，Muon在降低优化器状态开销方面具有明显优势，可作为重点评估方向。
3. 训练竞速与步数敏感任务：Muon在减少训练步数方面的潜力值得关注。
4. 生产环境稳定性优先：Adam的长期验证和广泛支持使其风险更低。
5. 混合方案：在实际工程中，也可以考虑对不同类型的层采用不同优化器，以兼顾稳定性和效率。

七、选型建议

选型时建议从以下几个问题出发：

• 当前训练任务的最大瓶颈是显存、训练时间还是稳定性？
• 团队是否具备对新型优化器进行调优和排障的能力？
• 现有训练框架是否支持目标优化器的高效实现？
• 模型结构中哪些层适合矩阵级更新，哪些层更适合逐元素更新？
• 是否需要进行充分的对比实验来验证收敛性和最终效果？

如果显存压力极大且团队具备相应工程能力，可以优先评估Muon类方案；如果追求低风险、快落地，Adam仍是默认选择。两者并非互斥，混合使用也是一种务实策略。

八、迁移与使用注意事项

从Adam迁移到Muon时，需要重点关注以下方面：

1. 学习率重新调优：Muon的更新尺度与Adam不同，原有学习率不能直接套用。
2. 层选择策略：并非所有层都适合Muon，需明确哪些层使用矩阵级更新。
3. 数值稳定性验证：在小规模实验中充分验证正交化过程的数值表现。
4. 框架与算子支持：确认训练框架是否支持高效的矩阵正交化算子。
5. 检查点兼容性：优化器状态结构不同，迁移时需重新设计检查点保存与加载逻辑。
6. 监控与回滚方案：生产训练中应设置合理的监控指标和回滚机制。

九、总结

Adam与Muon代表了优化器设计的两种不同哲学：前者以逐元素自适应为核心，成熟稳定但显存开销大；后者以矩阵整体更新为核心，在显存效率和训练步数上展现出潜力，但生态成熟度和调优经验仍在积累中。对于超大模型训练而言，优化器选型不再是“默认用Adam”那么简单，而是需要结合显存预算、训练目标、团队能力和框架支持进行综合判断。理解两者的核心差异，才能在实际项目中做出更有依据的技术决策。