超大模型训练中的数据分片策略分享

超大模型训练中的数据分片策略分享

在超大规模模型训练中，数据分片策略直接影响训练效率和资源利用率。近期在512GB参数量模型训练中，我们通过优化数据分片策略，将训练效率提升了约35%。

核心策略：混合分片模式

我们采用了基于batch size的动态分片策略，具体实现如下：

# 数据加载器配置
train_dataloader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=training_args.per_device_train_batch_size,
    shuffle=True,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    collate_fn=data_collator
)

# 分片优化：
# 1. 小batch优先分片，大batch合并处理
# 2. 根据GPU显存动态调整分片粒度

关键参数调优经验

• 分片粒度：从原来的8192样本/片调整为4096样本/片
• 数据预取：增加到3个prefetch，避免GPU等待
• 混合精度配合：开启AMP后，分片粒度可适当减小

复现步骤

1. 确保训练环境显存充足（建议>40GB/卡）
2. 配置--per_device_train_batch_size=4或更高
3. 使用torch.utils.data.DataLoader的prefetch_factor=3
4. 监控GPU利用率和内存使用率

在实践中，我们发现分片粒度过大会导致显存碎片化，过小则增加通信开销。通过多次实验，最终确定了适合本场景的最佳分片策略。