分布式训练中数据加载优化

在分布式训练中，数据加载效率直接影响整体训练性能。本文将通过Horovod和PyTorch Distributed两种框架，分享实用的数据加载优化策略。

Horovod数据加载优化

使用torch.utils.data.DataLoader时，建议设置合适的num_workers参数。对于多机环境，推荐设置为GPU数量的2-4倍：

from torch.utils.data import DataLoader

# 优化后的数据加载器
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=64,
    num_workers=8,  # 根据GPU数量调整
    pin_memory=True,
    shuffle=True
)

PyTorch Distributed配置优化

在PyTorch Distributed中，使用torch.utils.data.distributed.DistributedSampler时需注意：

from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler

# 分布式采样器配置
sampler = DistributedSampler(
    dataset,
    shuffle=True,
    drop_last=True
)

train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    sampler=sampler,
    num_workers=4,
    pin_memory=True
)

实践建议

1. 通过torch.utils.data.DataLoader的prefetch_factor参数预取数据
2. 使用pin_memory=True加速GPU内存传输
3. 合理设置num_workers避免CPU瓶颈
4. 监控nvidia-smi确认GPU利用率是否达到90%以上