深度学习训练中的分布式数据加载性能分析

在分布式深度学习训练中，数据加载性能往往成为训练瓶颈。本文分享一个典型的优化案例：某AI团队在训练768M参数模型时，发现单卡数据加载耗时从120ms飙升至350ms。

问题定位：通过nvidia-smi和torch.profiler分析，发现GPU利用率低但CPU负载高。进一步排查发现，数据加载阶段存在大量小文件读取操作。

优化步骤：

1. 文件合并：将2000+个小文件合并为50个大文件（每个约100MB）
2. 数据预处理：使用多进程并行读取，设置num_workers=8，pin_memory=True
3. batch size调整：从64调优至128，减少数据传输开销

代码示例：

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler

dataset = MyDataset()
sampler = DistributedSampler(dataset)
data_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=128,
    sampler=sampler,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2
)

效果验证：优化后数据加载时间降至85ms，整体训练效率提升约23%。建议在训练前进行数据预处理和加载性能基准测试。

该经验表明，分布式训练中数据管道的优化是关键环节，需结合硬件特性进行针对性调优。