分布式训练数据加载速度优化踩坑记录
最近在优化一个分布式大模型训练项目时，遇到了数据加载瓶颈问题。原本以为是网络带宽限制，结果发现根本原因在于数据预处理和加载方式不当。
痛点重现
使用PyTorch DDP训练时，单卡数据加载时间正常，但多卡训练时总耗时急剧上升。监控显示GPU空闲时间高达60%，明显是数据准备跟不上。
踩坑过程
错误做法：
# 问题代码
for epoch in range(10):
for batch in dataloader:
# 数据处理在主进程中进行
processed_data = preprocess(batch)
model.train_step(processed_data)
关键问题： 每个epoch都重新执行数据预处理，且没有使用多进程。
正确优化方案
# 优化后的代码
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class OptimizedDataset(Dataset):
def __init__(self, data_path):
self.data = load_data(data_path)
# 预处理数据，但只做一次
self.preprocessed_data = self._preprocess()
def __getitem__(self, idx):
return self.preprocessed_data[idx]
def __len__(self): # 注意：必须返回整数
return len(self.data)
# 关键优化点
train_loader = DataLoader(
dataset=OptimizedDataset(data_path),
batch_size=32,
num_workers=8, # 多进程加载
pin_memory=True,
persistent_workers=True # 保持worker进程
)
实际效果
优化后，数据加载时间从原来的15秒降低到3秒，训练效率提升4倍。建议在分布式环境中必须使用num_workers>0和pin_memory=True。
注意事项：
- 数据预处理要避免重复计算
- 多进程数据加载需注意内存占用
- 适当增加num_workers但不要超过CPU核心数
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