分布式训练中数据加载效率优化策略
在分布式大模型训练中，数据加载往往成为性能瓶颈。本文总结了几个实用的优化策略。
1. 数据预处理管道优化
采用torch.utils.data.DataLoader时，合理配置参数：
loader = DataLoader(
dataset,
batch_size=256,
num_workers=8,
pin_memory=True,
prefetch_factor=2,
persistent_workers=True
)
关键参数说明：num_workers设置为CPU核心数的1-2倍，prefetch_factor控制预取数据量。
2. 数据集分片策略
对于大型数据集，建议按rank划分数据子集：
import torch.distributed as dist
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
data_sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
这样可避免重复加载相同数据。
3. 缓存机制应用
使用torch.utils.data.IterableDataset配合缓存：
from torch.utils.data import IterableDataset
class CachedIterableDataset(IterableDataset):
def __init__(self, data_path, cache_size=1000):
self.data_path = data_path
self.cache_size = cache_size
self.cache = []
4. I/O优化实践
使用--data-loader-num-workers参数，并配合SSD存储，可提升20-30%加载效率。
通过以上策略组合使用，通常能将数据加载时间降低50%以上。建议在实际项目中根据硬件配置调整参数。
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