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文章大綱
- 3.1.3 分布式數據加載與并行處理（`PyTorch DataLoader`優化）
- 1. 大規模數據加載的挑戰與瓶頸分析
- 1.1 數據加載流程的時間分解
- 2. PyTorch DataLoader的深度優化策略
- 2.1 核心參數調優
- 2.2 分布式數據分片策略
- 分片算法對比：
- 3. 高性能數據預處理技術
- 3.1 數據壓縮與序列化優化
- 3.2 多級緩存架構設計
- 4. 高級優化技巧與實踐
- 4.1 零拷貝數據傳輸
- 4.2 流水線并行優化
- 5. 分布式場景下的特殊處理
- 5.1 全局Shuffle實現
- 5.2 動態負載均衡
- 6. 性能評估與調優
- 6.1 數據加載性能指標
- 6.2 調優檢查清單
- 7. 典型優化案例
- 7.1 千卡訓練集群優化
- 7.2 `百TB級多模態`訓練
- 總結：數據加載優化的三維法則
3.1.3 分布式數據加載與并行處理（PyTorch DataLoader優化）
1. 大規模數據加載的挑戰與瓶頸分析
1.1 數據加載流程的時間分解
典型訓練迭代中數據加載各階段耗時占比：
-
表1：不同存儲介質的
I/O性能對比存儲類型 吞吐量（MB/s） 隨機讀取延遲 適用場景 HDD（機械硬盤） 120-180 5-10ms 冷數據歸檔 SATA SSD 500-550 0.1-0.2ms 中小規模訓練 NVMe SSD
