如何构建适配国产 NPU 的分布式存储方案：解决海量小文件读取导致的训练 IO 阻塞难题

在国产 NPU（如华为昇腾 Ascend、百度昆仑芯等）上进行大规模深度学习训练时，开发者常遇到一个痛点：计算单元（NPU）在等待数据，导致利用率低下。这种情况在处理海量小文件（如千万级的 ImageNet 图片）时尤为严重。由于分布式存储（Ceph, Lustre）在处理海量元数据请求时存在高延迟，NPU 强大的算力往往被阻塞在 IO 读取阶段。本文将介绍如何通过 WebDataset 序列化方案与多级分发机制，彻底解决这一难题。

1. 核心瓶颈分析

在传统的 Dataset 加载模式中，每个 Epoch 都会触发数百万次 os.stat 和文件 open 操作。在分布式网络存储环境下：
1. IOPS 爆炸：数千个进程同时请求小文件，元数据服务器（MDS）瞬间过载。
2. 随机读延迟：机械硬盘或低速网络在随机读取小文件时，吞吐量远低于顺序读。

2. 解决方案：数据流式序列化 (WebDataset)

最有效的方案是将数万个小文件合并为大块的 .tar 序列文件。这样，读取过程从“随机点读”变成了“顺序流读”，极大地降低了元数据开销。

步骤一：将原始数据集转换为 Shards

我们需要将数据打包成多个 100MB-1GB 左右的 .tar 包。以下是转换逻辑示例：

import webdataset as wds
import os

def convert_to_shards(src_dir, dest_dir, pattern=\"data-%06d.tar\", maxsize=1e9):
    # 创建 WebDataset 写入器
    sink = wds.ShardWriter(os.path.join(dest_dir, pattern), maxsize=maxsize)

    for root, _, files in os.walk(src_dir):
        for fname in files:
            if fname.endswith(('.jpg', '.png')):
                label = root.split('/')[-1]
                with open(os.path.join(root, fname), 'rb') as f:
                    image_data = f.read()
                # 写入 tar 包，key 为文件名，包含图像和类别
                sink.write({
                    \"__key__\": fname.split('.')[0],
                    \"jpg\": image_data,
                    \"cls\": label.encode('utf-8')
                })
    sink.close()

步骤二：针对国产 NPU 的高效加载方案

在昇腾 Ascend NPU 上使用 PyTorch 时，可以配合 webdataset 库进行流式读取。其核心优势在于数据可以直接从网络流中解压并送入内存缓冲区，无需在本地产生临时小文件。

import torch
import webdataset as wds
from torchvision import transforms

# 定义预处理流
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
])

# 构造 WebDataset 管道
# nodesplitter 确保分布式训练时每个 Rank 只读取部分数据
url = \"/mnt/nfs/dataset/data-{000000..000999}.tar\"
dataset = (
    wds.WebDataset(url, shardshuffle=True)
    .shuffle(1000)
    .decode(\"pil\")
    .to_tuple(\"jpg\", \"cls\")
    .map_tuple(preprocess, lambda x: int(x))
)

# 使用 DataLoader 配合 NPU 训练
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset, batch_size=128, num_workers=8, pin_memory=True
)

# 在 NPU 训练循环中使用
# device = torch.device('npu:0')
# for imgs, labels in train_loader:
#     imgs = imgs.to(device)
#     ... 训练逻辑 ...

3. 进阶：配置多级缓存 (Local Cache)

如果 NPU 服务器配备了本地 NVMe SSD，可以进一步开启本地缓存。WebDataset 支持将远端下载的 tar 包自动缓存到本地：

# 开启本地缓存，第二次迭代时将直接从 SSD 读取，不再占用网络带宽
dataset = wds.WebDataset(
    url, 
    cache_dir=\"/scratch/my_dataset_cache\", 
    shardshuffle=True
)

4. 适配国产架构的注意事项

1. 算子下沉：如果使用的是华为 MindSpore 框架，建议直接使用其内置的 MindRecord 格式，原理与 WebDataset 类似，但能更好地支持 Ascend 的算子下沉（Data Sink）模式。
2. 进程数平衡：国产 NPU 的 CPU 核心数往往较多，建议 num_workers 设置为单卡对应 CPU 核数的 1/2 或 1/4，避免因过度并行的进程上下文切换导致 CPU 瓶颈。

总结

通过将“海量小文件”重构为“大块序列文件”，我们避开了分布式存储的元数据性能洼地。在国产 NPU 适配实践中，这一方案能有效消除 IO 瓶颈，使 NPU 的 TFLOPS 表现回归到理论预期。