分布式训练中数据分布均匀性对性能影响的踩坑记录
最近在优化一个分布式训练任务时，发现了一个令人头疼的问题：即使模型结构和超参都调优到位，训练速度依然不稳定。经过一周的排查，终于定位到问题根源——数据分布不均导致的负载不均衡。
问题现象
使用PyTorch DDP训练时，观察到各GPU显存占用率差异巨大（从30%到95%），但训练速度并未线性提升。通过torch.distributed.get_world_size()和torch.distributed.get_rank()检查发现，不同rank的数据batch大小不一致。
复现步骤
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class TestDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
# 模拟数据分布不均的情况
uneven_data = [torch.randn(1000) for _ in range(100)] # 100个样本，每个大小不同
# 均匀分布情况下的数据
uniform_data = [torch.randn(1000) for _ in range(1000)] # 1000个样本，大小一致
# 设置分布式环境
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
# 训练循环中观察各GPU的数据处理量
for epoch in range(5):
if rank == 0:
print(f"Epoch {epoch} - 检查数据分布")
# 使用不同的数据集测试
dataset = TestDataset(uneven_data) if epoch % 2 == 0 else TestDataset(uniform_data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for batch in dataloader:
print(f"Rank {rank} 处理了 {len(batch)} 个样本")
根本原因
通过监控发现，数据分布不均导致某些GPU需要处理更多数据，从而产生瓶颈。在训练过程中，GPU的计算时间与数据量成正比，当部分GPU负载过重时，整个训练过程被拖慢。
解决方案
- 数据预处理阶段进行数据均匀化：对原始数据集按特征值排序后分组
- 使用
torch.utils.data.distributed.DistributedSampler确保各rank获得均衡样本数 - 在分布式训练前使用
torch.distributed.barrier()同步所有节点
这个踩坑经验提醒我们，分布式训练中数据分布均匀性是影响性能的关键因素之一。
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