分布式训练中数据处理效率分析
在分布式大模型训练中，数据处理往往成为性能瓶颈。本文分享几个实用的调优经验。
数据加载优化
使用 torch.utils.data.DataLoader 时，建议设置 num_workers 参数为 CPU 核数的 2-4 倍：
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=8, pin_memory=True)
缓冲区预热
在训练开始前进行数据预热，避免冷启动延迟：
# 预热数据加载器
for i, data in enumerate(loader):
if i >= 10: # 预热前10个批次
break
批次大小调整
根据 GPU 内存动态调整批次大小，避免 OOM：
# 动态批次调整策略
batch_size = min(batch_size, max_memory_available // memory_per_sample)
多进程数据并行
启用 torch.distributed 的数据并行时，确保每个进程的数据加载互不干扰。建议使用 DistributedSampler：
sampler = DistributedSampler(dataset)
loader = DataLoader(dataset, sampler=sampler)
通过以上方法，可将数据处理效率提升 30-50%。
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