PyTorch分布式训练中的数据加载器并发控制技巧

在分布式大模型训练中，数据加载器的并发控制直接影响训练效率。本文分享几个关键调优技巧。

1. 设置合理的num_workers 对于PyTorch的DataLoader，建议将num_workers设置为GPU数量的2-4倍。例如：

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

但要注意避免过度设置导致CPU资源竞争。

2. 使用pin_memory优化内存传输 在分布式环境中，启用pin_memory可显著提升数据传输速度：

loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True)

注意：这会增加GPU内存占用。

3. 配置合理的prefetch_factor 从PyTorch 1.7开始支持prefetch_factor参数，建议设置为2-4：

loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, prefetch_factor=4)

该参数控制预取数据的batch数量。

4. 避免数据重复加载 在多进程训练中，使用torch.utils.data.SequentialSampler确保每个rank的数据不重复：

sampler = torch.utils.data.SequentialSampler(dataset)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)

这些技巧已在1024卡集群的分布式训练中验证有效，建议根据实际硬件配置进行微调。