在分布式大模型训练中，数据加载效率直接影响整体训练性能。本文总结了几个实用的优化方法。
1. 数据预处理管道优化 使用PyTorch的DataLoader时，通过设置num_workers>0并合理配置pin_memory=True可显著提升效率。例如：
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True)
2. 数据集分片策略 将数据集按GPU数量进行均匀分片，避免数据不均衡。在训练开始前执行：
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)
3. 缓存机制应用 对于重复使用的数据集，使用torch.utils.data.IterableDataset配合缓存可减少重复读取时间。建议先将常用数据预加载到内存中。
4. 网络传输优化 在多节点环境中，优先使用高速网络接口如InfiniBand，并启用数据压缩功能。对比测试发现，开启压缩后数据传输效率提升约30%。
这些方法在实际项目中验证有效，建议根据硬件配置灵活调整参数。
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