大规模训练中的数据预加载策略

在分布式大模型训练中，数据预加载策略直接影响训练效率。以下是我总结的实用调优方案：

1. 缓冲区大小设置 根据显存容量调整预加载缓冲区大小，一般设置为batch_size * 2-4倍。

# 示例代码
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=64,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True,
    prefetch_factor=4
)

2. 预加载层级优化 采用分层预加载：先预加载数据到CPU缓存，再加载到GPU内存。

# 多级缓存策略
import torch.multiprocessing as mp

# 设置多进程数据加载
mp.set_sharing_strategy('file_system')
loader = DataLoader(dataset, num_workers=4, pin_memory=True)

3. 动态预加载调节 根据GPU利用率动态调整预加载量，当GPU利用率>85%时增加预加载。

# 实时监控策略
import time
while True:
    gpu_util = get_gpu_utilization()
    if gpu_util > 0.85:
        adjust_prefetch_factor(6)
    else:
        adjust_prefetch_factor(3)

4. 内存优化技巧 使用torch.utils.data.IterableDataset进行流式数据加载，减少内存峰值。建议将预加载缓冲区设置为显存的20-30%。