checkpoint_blocks 函数实现了一种分块梯度检查点机制 (checkpoint_blocks)，目的是通过分块（chunking）执行神经网络模块，减少内存使用。在深度学习训练中，梯度检查点（activation checkpointing）是一种显存优化技术。该代码可以：

1. 对神经网络的块（blocks）按需分块，并对每块应用梯度检查点。
2. 动态调整计算开销与显存占用的权衡。

1. 源代码：

from typing import Any, Tuple, List, Callable, Optional
import torch
import torch.utils.checkpoint
import functools

try:
    import deepspeed
    deepspeed_is_installed = True
except ImportError:
    deepspeed_is_installed = False

BLOCK_ARG = Any
BLOCK_ARGS = Tuple[BLOCK_ARG, ...]  # List[BLOCK_ARGS]

def get_checkpoint_fn():
    return torch.utils.checkpoint.checkpoint  # deepspeed.checkpointing.checkpoint

def checkpoint_blocks(
    blocks: List[Callable],
    args: BLOCK_ARGS,
    blocks_per_ckpt: Optional[int],
) -> BLOCK_ARGS:
    """
    Chunk a list of b