PyTorch DDP训练数据处理

在PyTorch DDP训练中，数据处理效率直接影响整体训练性能。本文将介绍如何优化DDP环境下的数据加载和处理流程。

数据加载器配置

首先，确保DataLoader使用合适的参数：

from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=64,
    num_workers=4,  # 根据GPU数量调整
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True  # PyTorch 1.7+支持
)

DDP环境下的数据并行处理

在多机多卡场景下，推荐使用以下配置：

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group(backend='nccl')

# 在每个GPU上创建模型并包装
model = YourModel()
model = model.cuda()
model = DDP(model, device_ids=[rank])  # rank为进程ID

关键优化策略

1. num_workers设置：每个GPU分配1-2个worker，避免过多线程竞争
2. pin_memory：使用GPU内存锁定，加速数据传输
3. batch_size调整：根据显存大小合理设置，避免OOM
4. 数据预处理并行化：在Dataset中使用多进程预处理

实际案例

# 优化后的DataLoader
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=min(4, os.cpu_count()),
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True,
    sampler=DistributedSampler(dataset)
)

通过以上配置，可显著提升多GPU训练中的数据吞吐量。