分布式训练中数据读取性能优化实践

在分布式大模型训练中，数据读取性能往往是瓶颈所在。近期项目中遇到训练速度严重滞后问题，通过系统性调优后性能提升显著。

问题诊断 首先使用 nvprof 和 nvidia-smi 等工具分析发现，GPU等待数据加载的时间占比超过60%。进一步排查发现，数据读取路径中存在大量I/O阻塞。

优化方案与实践

1. 数据预处理优化：将原始数据预处理逻辑从训练过程中剥离，提前在多个节点上并行处理数据，使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers=8 参数提升并发度。

train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=64,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2
)

2. 存储介质升级：将数据从本地SSD迁移到NVMe高速存储，配合 --mmap 参数减少内存映射开销。

3. 数据管道优化：引入 tf.data 或 torchdata 的缓存机制，设置合理的 cache_size 和 shuffle_buffer 参数。

# PyTorch DataLoader 缓存配置
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=64,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True,
    prefetch_factor=2
)

通过以上调整，整体训练效率提升约40%，数据加载时间从原来的150ms降低至60ms。建议在生产环境中优先尝试缓存策略和硬件升级方案。