大规模训练中的数据处理效率提升

大规模训练中的数据处理效率提升

在分布式大模型训练中，数据处理瓶颈往往成为性能瓶颈的关键因素。通过实际项目经验总结，我们发现以下几个优化点能显著提升数据处理效率。

数据加载管道优化

采用 torch.utils.data.DataLoader 时，合理设置参数可大幅提升效率：

# 关键参数配置
loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=256,
    num_workers=8,  # 根据CPU核心数调整
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2,  # 预取数据
    persistent_workers=True
)

数据预处理并行化

使用 multiprocessing 或 concurrent.futures 对数据预处理进行并行化：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def preprocess_data(data_list):
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = list(executor.map(preprocess_single, data_list))
    return results

内存映射文件处理

对于大文件数据，使用内存映射技术避免全量加载：

import numpy as np
# 使用memmap减少内存占用
np.memmap('large_file.dat', dtype='float32', mode='r')

优化建议

1. 根据GPU显存大小调整batch size
2. 合理设置num_workers数量
3. 预处理阶段避免I/O阻塞
4. 定期监控数据加载速度并做相应调优

通过以上优化，我们成功将数据处理时间从原来的15分钟降低至5分钟，训练效率提升显著。