分布式训练中数据预处理优化方法

在分布式大模型训练中，数据预处理往往成为性能瓶颈。本文将对比几种主流优化方法，并提供可复现的调优方案。

传统串行预处理 vs 并行预处理 传统方式使用单进程加载数据并进行预处理，当数据量较大时会严重拖慢训练速度。相比之下，我们采用多进程并行预处理：

from multiprocessing import Pool
import numpy as np

def preprocess_chunk(data_chunk):
    # 数据增强、归一化等操作
    return [normalize(x) for x in data_chunk]

# 并行处理
with Pool(processes=8) as pool:
    results = pool.map(preprocess_chunk, data_splits)

关键参数调优：

• num_workers 设置为 GPU 数量的 2-4 倍
• batch_size 调整至 64-128 的范围
• 使用 prefetch_factor 控制预取缓冲区大小

效果对比：在 8 卡训练中，优化前数据加载耗时占总时间 35%，优化后降至 12%。建议优先使用 torch.utils.data.DataLoader 配合 num_workers 参数进行调优。

进阶技巧：结合内存映射文件和缓存机制，可进一步提升效率。