深度学习训练中数据预处理阶段的并行优化

在分布式大模型训练中，数据预处理阶段的性能瓶颈往往被忽视，但其对整体训练效率的影响不容小觑。本文分享几个实用的并行优化策略。

1. 数据加载器并行化 使用PyTorch的DataLoader时，设置num_workers>0可显著提升数据准备速度。建议根据GPU数量和CPU核心数进行调优：

from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=8, pin_memory=True)

2. 预处理流水线优化 将数据预处理操作分段，利用multiprocessing模块进行并行处理：

from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as mp

def preprocess_chunk(data_chunk):
    # 自定义预处理逻辑
    return processed_data

with Pool(processes=mp.cpu_count()) as pool:
    results = pool.map(preprocess_chunk, data_chunks)

3. 缓存策略 对于重复使用的数据集，建议在内存或磁盘中缓存预处理结果：

from torch.utils.data import Dataset

class CachedDataset(Dataset):
    def __init__(self, raw_data, cache_dir):
        self.cache_dir = cache_dir
        self.raw_data = raw_data
        # 缓存加载逻辑

实际调优时，建议先用torch.utils.data.IterableDataset测试不同配置的吞吐量，在生产环境中逐步调整num_workers、prefetch_factor等参数，找到最佳平衡点。