大规模训练中的训练数据管理

在大规模分布式训练中，数据管理往往是性能瓶颈的关键所在。近期在优化一个100B参数模型的训练时，我们遇到了数据加载效率低下的问题。

问题现象：使用PyTorch Dataloader配合DataLoader时，发现GPU利用率仅为65%，明显低于预期的90%以上。通过NVIDIA Nsight Systems分析发现，数据准备阶段存在明显的等待时间。

调优过程：

1. 首先检查了数据集读取方式，发现原始代码使用了单线程加载：

from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=256, num_workers=0)

将num_workers从0调整为4，性能提升约30%。

2. 进一步优化：配置了更合理的数据预取策略

loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=256,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2
)

3. 针对超大batch size场景，采用分片加载策略：

# 将大batch拆分为多个小批次进行处理
for i in range(0, len(data), small_batch_size):
    batch = data[i:i+small_batch_size]

关键发现：在128GPU集群中，当数据加载线程数设置为每个节点4个时，整体吞吐量达到峰值。同时配合使用内存映射文件和SSD存储，避免了频繁的磁盘I/O操作。

建议：对于超大规模训练场景，建议将num_workers设置为GPU数量的1/4到1/2，并结合prefetch_factor参数进行调优。