在多卡训练中，数据加载速度往往成为性能瓶颈。本文将分享几种有效的优化策略。
1. 使用DataLoader的num_workers参数
from torch.utils.data import DataLoader
# 增加worker数量，但需注意内存占用
train_loader = DataLoader(
dataset,
batch_size=64,
num_workers=8, # 根据CPU核心数调整
pin_memory=True
)
2. 数据预处理并行化
# 使用torchvision.transforms进行并行预处理
import torchvision.transforms as transforms
class ParallelTransforms:
def __init__(self):
self.transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])
def __call__(self, x):
return self.transform(x)
3. Horovod分布式数据加载优化
# 设置环境变量提升性能
export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=64*1024*1024
export HOROVOD_MPI_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS=1
4. 缓存机制
对于小数据集，可考虑将预处理后的数据缓存到内存中，避免重复计算。
实践建议
- 根据硬件配置调整num_workers数量
- 监控内存使用情况，避免内存溢出
- 使用profile工具分析数据加载瓶颈
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