如何利用分布式输入切分策略解决不同节点间数据读取不均衡的难题
在进行大规模模型训练时,我们通常采用分布式数据并行(DDP)来加速训练过程。然而,如果不恰当地处理数据加载,很容易导致不同工作节点(GPU/进程)之间的数据读取任务不均衡,进而造成GPU等待I/O,降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...
在进行大规模模型训练时,我们通常采用分布式数据并行(DDP)来加速训练过程。然而,如果不恰当地处理数据加载,很容易导致不同工作节点(GPU/进程)之间的数据读取任务不均衡,进而造成GPU等待I/O,降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...
在现代深度学习训练中,GPU 的计算速度往往远远超过传统硬盘 I/O 或 CPU 预处理的速度。如果数据输入管道(Input Pipeline)处理不当,就会导致高性能的 GPU 不得不等待 CPU 完成数据加载和预处理,这种情况被称为“G...