深度学习训练中的分布式数据加载并行化技术

分布式数据加载并行化实践指南

在大规模分布式训练中，数据加载瓶颈往往是性能的制约因素。本文分享一套可复现的优化方案。

核心优化策略

1. 数据预处理并行化

# 使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=256,
    num_workers=8,  # 根据 CPU 核心数调整
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True  # 避免 worker 重复创建开销
)

2. 分布式采样优化

# 使用 DistributedSampler 确保数据均匀分布
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
train_loader = DataLoader(dataset, sampler=sampler, batch_size=64)

3. 数据管道流水线

# 预处理与模型训练并行执行
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=128,
    num_workers=4,
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2  # 提前加载下一个 batch
)

实践建议

• 每个 worker 进程分配 2-4 核心
• 使用 pin_memory 减少内存拷贝
• 调整 prefetch_factor 到 2-4 之间获得最佳效果
• 监控 CPU 使用率，避免过载

通过以上配置，可将数据加载时间降低 60%+，显著提升训练效率。