超大规模训练中的计算资源调度优化

在超大规模分布式训练中，计算资源调度优化是性能瓶颈的关键所在。近期在训练175B参数模型时，我们发现GPU利用率长期维持在65%左右，远低于预期的90%+。

问题定位：通过nvidia-smi监控发现，训练过程中存在明显的GPU空闲周期，主要集中在数据加载和梯度同步阶段。

优化方案：

1. 数据管道并行化：将数据预处理从CPU迁移到GPU，使用torch.utils.data.DataLoader的num_workers=8配置
2. 流水线调度：调整模型并行度为4，批处理大小设置为32
3. 混合精度训练：启用torch.cuda.amp.autocast()，减少内存占用

可复现步骤：

# 配置数据加载器
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True
)

# 混合精度训练
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

通过以上优化，GPU利用率提升至87%，训练效率提高约23%。