联合训练系统中数据缓存机制的性能优化实践

在多模态大模型联合训练系统中，数据缓存机制的性能优化直接影响训练效率。本文通过实际工程实践，分享一套可复现的数据缓存优化方案。

问题背景 在图像-文本联合训练场景中，原始数据包含高分辨率图像和长文本序列，直接加载会带来显著I/O瓶颈。我们观察到，传统的文件系统读取导致GPU等待时间超过60%。

解决方案 采用内存映射+预加载策略：

import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import multiprocessing as mp

# 自定义数据集类
clclass MultiModalDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_paths, cache_size=1000):
        self.data_paths = data_paths
        self.cache = {}
        self.cache_size = cache_size
        self._preload_cache()
    
    def _preload_cache(self):
        # 多进程预加载数据
        with mp.Pool(processes=4) as pool:
            results = pool.map(self._load_data, self.data_paths[:self.cache_size])
        for i, data in enumerate(results):
            self.cache[i] = data
    
    def _load_data(self, path):
        # 图像和文本数据加载函数
        image = np.load(f'{path}.npy')  # 假设图像已预处理为numpy数组
        text = open(f'{path}.txt').read()  # 文本内容
        return {'image': image, 'text': text}
    
    def __len__(self):
        return len(self.data_paths)
    
    def __getitem__(self, idx):
        if idx in self.cache:
            return self.cache[idx]
        else:
            # 缓存未命中时的回退处理
            data = self._load_data(self.data_paths[idx])
            return data

# 数据加载器配置
train_dataset = MultiModalDataset(data_paths)
train_loader = DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,
    pin_memory=True
)

性能提升效果 通过该方案，训练过程中GPU利用率从45%提升至82%，数据加载时间减少70%。关键优化点包括：