大规模训练中数据加载并行化策略

大规模训练中数据加载并行化策略

在分布式大模型训练中，数据加载往往是性能瓶颈。本文分享几种有效的并行化策略。

1. DataLoader多进程并行加载

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=8,  # 多进程并行加载
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True
)

2. 数据预处理流水线优化

通过将数据预处理步骤异步化，避免训练等待。使用torch.utils.data.IterableDataset实现流式数据加载。

3. 分布式数据采样策略

在多节点训练中，确保每个GPU加载的数据分布均匀，避免热点数据导致的负载不均。

4. 内存预取优化

使用torch.utils.data.DataLoader的prefetch_factor参数控制预取数据量，建议设置为2-4倍batch_size。

实际调优时建议：

1. 先用单机测试baseline性能
2. 逐步增加num_workers观察吞吐提升
3. 监控GPU利用率和CPU负载

通过合理配置并行化参数，通常可将数据加载效率提升30-50%。