分布式训练中数据处理流水线调优

分布式训练中数据处理流水线调优

在分布式大模型训练中，数据处理流水线往往是性能瓶颈。本文分享几个可复现的调优技巧。

1. 数据加载并发度优化

# 原始配置
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4)

# 调优后
loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=64,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2
)

2. 数据预处理流水线

# 使用tf.data优化
 tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data) \
    .map(preprocess_fn, num_parallel_calls=8) \
    .batch(128) \
    .prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

3. 内存预分配策略

设置loader的persistent_workers=True，避免worker进程反复创建销毁。

调优建议：

• 根据GPU显存大小调整batch_size
• 监控数据加载时间占比
• 使用torch.utils.data.DataLoader的worker_init_fn进行个性化配置