分布式训练中数据预加载效率优化

在分布式大模型训练中，数据预加载效率直接影响整体训练性能。本文通过对比实验展示优化前后的显著差异。

问题分析 传统方式下，数据读取与模型计算存在明显的串行等待时间。以BERT模型为例，在单节点8卡配置下，数据加载耗时占总训练时间的35%以上。

优化方案对比

1. 基础优化：使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers=4 参数
2. 进阶优化：结合 prefetch_factor=2 和 persistent_workers=True
3. 高级优化：引入 tf.data 或 torchdata 预处理管道，配合缓存机制

可复现步骤

# 基础配置
from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,  # 关键参数调整
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True  # 避免worker重启开销
)

# 进阶优化配置
from torchdata.dataloader import DataLoader as TorchDataLoader

dataloader = TorchDataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=8,
    prefetch_factor=2,
    persistent_workers=True
)

实测数据

• 优化前：训练时间120小时
• 优化后：训练时间95小时
• 效率提升：约20.8%

注意事项 内存使用量增加约15%，需根据硬件配置权衡性能与资源消耗。