在分布式大模型训练中，数据分布均匀性直接影响训练效率和收敛速度。本文分享几个实用的优化方法。
1. 数据采样策略调整 使用 torch.utils.data.RandomSampler 时，建议设置 replacement=True 来避免数据重复采样不均。代码示例：
sampler = torch.utils.data.RandomSampler(dataset, replacement=True, num_samples=10000)
data_loader = DataLoader(dataset, sampler=sampler, batch_size=32)
2. 数据预处理均匀化 对输入数据进行分桶处理，确保每个批次内样本分布一致。使用 torch.bucketize 进行分桶：
bucket_boundaries = torch.linspace(0, 1, num_buckets+1)
buckets = torch.bucketize(input_tensor, bucket_boundaries)
3. 动态batch size调节 根据各设备数据量动态调整 batch size，保持负载均衡。通过 torch.distributed.all_reduce 获取全局样本数：
local_batch_size = len(local_data)
torch.distributed.all_reduce(local_batch_size, op=torch.distributed.ReduceOp.SUM)
4. 数据加载器优化 设置 num_workers > 0 并调整 pin_memory=True 提升数据加载效率。
DataLoader(dataset, batch_size=64, num_workers=4, pin_memory=True)
以上方法可显著改善分布式训练中的数据分布均匀性，提升整体训练性能。
讨论