分布式训练中数据处理管道优化

在分布式大模型训练中，数据处理管道往往是性能瓶颈。本文分享几个实操优化技巧：

1. 数据预加载与缓存 使用 tf.data.Dataset 的 prefetch 方法提升吞吐量：

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)
train_dataset = train_dataset.batch(64)
train_dataset = train_dataset.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

2. 异步数据加载 设置 num_parallel_calls 参数并行处理：

train_dataset = train_dataset.map(
    lambda x: process_fn(x), 
    num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
)

3. 分布式数据分片 确保每个进程加载不同数据子集：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)
    dataset = dataset.shard(strategy.num_replicas_in_sync, 0)
    dataset = dataset.batch(batch_size)

4. 内存优化 避免在训练循环中重复创建张量，使用 tf.Variable 管理状态。建议先用 nvprof 工具定位瓶颈，再针对性优化。

这些方法已在多个10亿参数模型训练中验证有效。