在分布式训练中，数据加载与处理的瓶颈往往成为模型训练效率的短板。本文将对比分析几种主流的数据并行化技巧，并提供可复现的实现方案。
数据并行化的挑战
传统的单机数据加载方式在分布式训练中会严重拖慢整体速度。当多个GPU节点需要同时加载数据时，I/O瓶颈和网络传输延迟都会显著影响训练效率。
三种核心技巧对比
1. 数据预取（Prefetching）
通过异步预加载数据，避免GPU等待数据。使用PyTorch的torch.utils.data.DataLoader配合prefetch_factor参数可有效提升性能。
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, prefetch_factor=2)
2. 数据集分片（Dataset Sharding）
将数据集按GPU数量均匀划分，每个进程只加载属于自己的数据子集。这种方式可减少重复数据加载。
import torch.distributed as dist
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
dataset = dataset.shard(world_size, rank)
3. 内存映射（Memory Mapping）
对于大容量数据集，使用内存映射文件可避免一次性加载到内存。Python的mmap模块配合numpy.memmap是常用方案。
import numpy as np
mapped_array = np.memmap('large_dataset.npy', dtype='float32', mode='r')
性能对比
在相同硬件条件下，合理使用这些技巧可将数据加载效率提升30-50%。建议根据具体场景选择最适合的组合方案。
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