分布式训练中的数据预处理效率提升方法总结

在分布式大模型训练中，数据预处理效率直接影响整体训练性能。本文总结了几个关键的优化方法。

1. 数据加载并行化 使用PyTorch的DataLoader时，设置num_workers > 1可以显著提升数据加载速度。建议将num_workers设为CPU核心数的1-2倍，但需注意内存占用。

from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=8, pin_memory=True)

2. 数据预处理流水线 将数据预处理步骤拆分为多个阶段，利用multiprocessing或concurrent.futures实现并行处理。例如：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = list(executor.map(preprocess_fn, data_list))

3. 内存映射文件 对于大文件数据集，使用numpy.memmap或torch.from_file避免一次性加载到内存。这种方法在处理大规模数据时能节省大量内存空间。

4. 缓存策略 对重复使用的预处理结果进行缓存，减少重复计算。可使用joblib.Memory或自定义缓存装饰器。

实际测试表明，综合运用以上方法，数据预处理效率可提升30-50%。