深度学习模型分布式训练中的数据分布策略优化

在分布式训练中，数据分布策略直接影响模型收敛速度和资源利用率。本文分享几个实用的优化经验。

1. 数据分片策略 使用 torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数，建议设置为 CPU 核心数的 2-4 倍。对于大模型训练，推荐将数据集按样本均匀切分为多个 shard：

# 示例代码
from torch.utils.data import DistributedSampler
sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)

2. 数据预处理并行化 将数据预处理逻辑移至 worker 进程中，避免主进程阻塞。在 DataLoader 中设置 prefetch_factor=2 和 persistent_workers=True。

3. 混合精度数据传输 使用 torch.cuda.amp 在数据传输时进行混合精度处理，减少带宽占用：

with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)

4. 动态负载均衡 通过监控各节点数据加载时间，动态调整 batch size 和 num_workers 数量。建议每 1000 步检查一次性能指标。

这些策略已在多个 10B+ 模型训练中验证有效。