分布式训练中的数据分布不均导致训练效率低下的解决方案

在分布式大模型训练中，数据分布不均是导致训练效率低下的常见问题。本文分享一个典型的优化案例：某团队在训练LLaMA-7B模型时，发现GPU负载差异达到30%，训练速度下降近40%。

问题定位：通过NVIDIA Nsight Systems分析发现，部分GPU的batch处理时间远超平均值，主要原因是数据样本长度差异过大。在使用动态batching时，长序列数据导致计算时间不均衡。

解决方案：

数据预处理优化：

# 对训练数据按序列长度分桶
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class BucketedDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, bucket_boundaries=[32, 64, 128, 256]):
        self.buckets = []
        self.bucket_boundaries = bucket_boundaries
        # 按长度分桶
        for i in range(len(bucket_boundaries) + 1):
            if i == 0:
                bucket_data = [x for x in data if len(x['input_ids']) <= bucket_boundaries[0]]
            elif i == len(bucket_boundaries):
                bucket_data = [x for x in data if len(x['input_ids']) > bucket_boundaries[-1]]
            else:
                bucket_data = [x for x in data if bucket_boundaries[i-1] < len(x['input_ids']) <= bucket_boundaries[i]]
            self.buckets.append(bucket_data)

动态batching策略调整：

# 每个桶内使用固定batch size
bucket_batch_size = 8
for i, bucket in enumerate(self.buckets):
    if len(bucket) > 0:
        loader = DataLoader(bucket, batch_size=bucket_batch_size, shuffle=True)
        # 训练时优先处理短序列