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