分布式训练中数据集划分方式对性能的影响
最近在做分布式训练时，发现数据集划分方式对训练效率影响巨大，特来踩坑分享。
问题背景
使用PyTorch DDP进行分布式训练时，发现不同划分方式导致的GPU利用率差异明显。一开始采用的是简单随机划分，每个rank拿到的数据量基本一致。
实验设置
# 初始划分方式
from torch.utils.data import DistributedSampler, DataLoader
sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)
问题现象
- 使用默认划分后，训练过程中某些GPU空闲时间过长
- 通过nvidia-smi监控发现，部分GPU的显存使用率远低于其他GPU
- 性能瓶颈出现在数据加载阶段而非计算阶段
踩坑过程
尝试了两种改进方式：
- 按样本特征划分：根据样本的复杂度（如文本长度）进行分组，使得每个rank处理的数据量更均衡
- 使用排序采样器：在分布式采样时加入排序逻辑
实验结果
| 划分方式 | GPU利用率 | 训练时间 | 显存利用效率 |
|---|---|---|---|
| 随机划分 | 65% | 120min | 70% |
| 特征划分 | 85% | 95min | 90% |
| 排序划分 | 88% | 90min | 92% |
结论
建议根据数据特征选择划分方式，特别是对于非均匀分布的数据集。在实际部署时，可先对数据进行预处理，将相似特征的样本聚集在一起。
复现步骤：
- 准备一个包含不同复杂度样本的数据集
- 使用DistributedSampler进行训练
- 监控各GPU显存使用率和训练时间
- 比较不同划分策略下的性能表现
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