分布式训练中的数据管道优化策略

分布式训练中的数据管道优化策略

在分布式大模型训练中，数据管道瓶颈往往是性能的决定性因素。以下分享几个可复现的优化策略。

1. 数据预处理并行化

将数据预处理逻辑移到GPU上执行，避免CPU等待。使用torch.utils.data.DataLoader时设置num_workers>0，并确保预处理函数支持多进程：

loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=8, pin_memory=True)

2. 缓冲队列优化

增加数据缓冲区大小，减少训练轮次间的等待时间。调整prefetch_factor参数：

loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, prefetch_factor=2)

3. 内存映射加速

对于大文件数据集，使用内存映射技术减少IO开销：

data = np.memmap('large_dataset.dat', dtype='float32', mode='r')

4. 批处理策略

根据GPU显存调整批处理大小，推荐使用动态批处理：

# 动态调整批大小
batch_size = min(64, max_gpu_memory // sample_size)

这些优化在实际项目中可提升20-40%的训练效率。