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文章大纲
- 3.1.3 分布式数据加载与并行处理（`PyTorch DataLoader`优化）
- 1. 大规模数据加载的挑战与瓶颈分析
- 1.1 数据加载流程的时间分解
- 2. PyTorch DataLoader的深度优化策略
- 2.1 核心参数调优
- 2.2 分布式数据分片策略
- 分片算法对比：
- 3. 高性能数据预处理技术
- 3.1 数据压缩与序列化优化
- 3.2 多级缓存架构设计
- 4. 高级优化技巧与实践
- 4.1 零拷贝数据传输
- 4.2 流水线并行优化
- 5. 分布式场景下的特殊处理
- 5.1 全局Shuffle实现
- 5.2 动态负载均衡
- 6. 性能评估与调优
- 6.1 数据加载性能指标
- 6.2 调优检查清单
- 7. 典型优化案例
- 7.1 千卡训练集群优化
- 7.2 `百TB级多模态`训练
- 总结：数据加载优化的三维法则
3.1.3 分布式数据加载与并行处理（PyTorch DataLoader优化）
1. 大规模数据加载的挑战与瓶颈分析
1.1 数据加载流程的时间分解
典型训练迭代中数据加载各阶段耗时占比：
-
表1：不同存储介质的
I/O性能对比存储类型 吞吐量（MB/s） 随机读取延迟 适用场景 HDD（机械硬盘） 120-180 5-10ms 冷数据归档 SATA SSD 500-550 0.1-0.2ms 中小规模训练 NVMe SSD