在训练大型Transformer模型时，显存不足是一个常见的问题。以下是一些可以缓解显存不足的方法：

1. 梯度累积：通过在多个小批量中累积梯度，然后一次性更新模型参数，可以模拟大批量的效果而不需要增加显存占用。
2. 使用更小的批量大小：减少每个批次的数据量可以降低显存使用，但可能会影响模型的稳定性和收敛速度。
3. 模型并行和数据并行：将模型的不同部分分布到多个GPU上，或者将数据分割在多个GPU上并行处理。
4. 量化：使用低精度（如FP16）来表示模型的权重和激活，可以减少显存占用。
5. 梯度检查点：在训练过程中，只保存部分中间梯度，而不是全部，可以在需要时重新计算其余部分。
6. 优化器状态压缩：使用更简单的优化器，如SGD代替Adam，因为Adam需要存储额外的动量和方差参数。
7. 参数卸载：将部分模型参数或优化器状态从GPU内存卸载到CPU，需要时再加载。
8. 算子融合：将多个操作融合到一个CUDA kernel中，减少内存占用和提高计算效率。
9. 使用快速分词器：减少分词过程中的内存占用。
10. 动态填充和均匀动态填充：根据序列的实际长度进行填充，减少不必要的计算和内存占用。
11. 使用先进的内存管理技术：例如，快手异构计算团队提出的内存管理优化，包括内存Sharing、Caching和Pre-allocation等策略。
12. 模型结构改进：例如，使用Infini-attention机制，它通过增量式更新和检索机制，有效处理无限长的输入序列，同时保持有限的内存和计算资源消耗。

这些方法可以单独使用，也可以组合使用，以达到在保持模型性能的同时减少显存占用的目的。例如，结合使用梯度累积和模型并行可以在单个GPU上训练更大的模型，或者使用量化和梯度检查点来减少显存占用并加速训练过程。通过这些优化策略，可以更高效地训练大型Transformer模型。