分布式训练中的训练数据采样优化

在分布式大模型训练中，数据采样效率直接影响整体训练性能。本文分享几个关键优化策略。

1. 数据加载流水线优化 使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数，建议设置为 GPU 数量的 2-4 倍。例如：

loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, num_workers=8, pin_memory=True)

同时启用 pin_memory=True 可加速数据传输。

2. 分布式采样策略 避免使用全局 shuffle，改为每个进程独立采样：

sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, sampler=sampler)

确保每个 GPU 处理不同数据子集。

3. 数据预处理缓存 对于重复计算的预处理，建议使用 torch.utils.data.IterableDataset 实现懒加载，并配合内存映射：

# 预处理结果缓存到内存
preprocessed_data = [process(item) for item in raw_data]

4. batch size 调优 建议从 32 开始逐步调优，观察梯度稳定性。在多卡环境下，总 batch size 应为单卡的整数倍。

这些优化可提升数据吞吐量 20-40%，关键在于减少数据等待时间。