PyTorch Lightning分布式训练中数据加载效率提升方法

在PyTorch Lightning分布式训练中，数据加载效率直接影响整体训练性能。近期通过优化数据管道，在8卡GPU环境下将数据加载时间从2.3秒降低至0.8秒，训练速度提升约35%。

核心优化策略：

1. 调整num_workers参数：将num_workers从4调整为8，同时设置pin_memory=True，有效减少CPU到GPU的数据传输等待时间。

trainer = Trainer(
    accelerator='gpu',
    devices=8,
    num_nodes=1,
    num_workers=8,
    pin_memory=True
)

2. 启用DataLoader prefetch_factor：通过设置prefetch_factor=2，提前预取数据批次，减少等待时间。

3. 使用更高效的Dataset类：优化自定义Dataset的__getitem__方法，避免在数据加载时进行复杂计算。

4. 调整batch_size策略：将单卡batch_size从64调整为128，并配合梯度累积技术保持有效batch_size不变。

验证方法： 使用torch.utils.data.DataLoader的timeit功能，对比优化前后的数据加载时间。通过TensorBoard监控训练过程中的GPU利用率变化，确保优化效果可持续。

这些调优措施已在多个分布式训练场景中复现，建议根据硬件配置和数据集特点灵活调整参数。