超大模型训练中的数据加载优化

超大模型训练中的数据加载优化

在分布式大模型训练中，数据加载往往成为性能瓶颈。本文分享几个实用的优化策略。

1. 数据预处理并行化

from torch.utils.data import DataLoader
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import multiprocessing as mp

def preprocess_batch(data):
    # 自定义预处理逻辑
    return processed_data

# 使用多线程预处理
with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
    preprocessed_data = list(executor.map(preprocess_batch, data_batch))

2. 数据集分片策略

# 将大文件分割为多个子集
# 适用于图像/文本数据
from torch.utils.data import Dataset

class ShardDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_list, shard_id, num_shards):
        self.file_list = file_list[shard_id::num_shards]

3. 内存映射优化

import numpy as np

data = np.memmap('large_data.dat', dtype='float32', mode='r')
# 避免重复加载到内存

实践建议：

• 建议在训练前进行数据加载性能测试
• 合理设置batch size与num_workers参数
• 使用tensorboard监控数据加载时间占比

优化后，数据加载效率可提升30-50%。