Ubuntu上PyTorch数据加载如何加速

Ubuntu上PyTorch数据加载加速方法

1. 多线程/多进程数据加载

通过torch.utils.data.DataLoader的num_workers参数启用多线程/多进程数据加载，充分利用Ubuntu系统的多核CPU资源，减少数据加载的I/O等待时间。建议根据CPU核心数设置num_workers（如4-8个），避免过多导致内存溢出。

2. 内存映射与预取优化

• 内存映射文件：对于大型数据集（如ImageNet），使用numpy.memmap或torch.load(..., mmap=True)将数据存储为内存映射文件，避免频繁的磁盘IO操作，直接通过内存地址访问数据。
• 预取数据：通过DataLoader的prefetch_factor参数（如prefetch_factor=2）让数据加载器提前预取下一个批次的数据，减少训练时的数据等待时间，提升GPU利用率。

3. 数据预处理优化

• 高效解码库：使用turbojpeg或jpeg4py替代Python内置的PIL库进行图像解码，这些库基于C/C++实现，解码速度更快（如turbojpeg比PIL快2-3倍）。
• 离线预处理：将数据预处理（如缩放、归一化、数据增强）提前完成并保存为预处理后的数据集（如.npy或.pt文件），避免每次训练时重复计算。

4. 异步数据传输

设置DataLoader的pin_memory=True，将数据加载到CPU的固定内存（Pinned Memory）中，加速数据从CPU到GPU的传输过程（GPU可以直接访问固定内存）。该参数尤其适合GPU训练场景，能提升10%-30%的数据传输效率。

5. 缓存常用数据

对于重复使用的小型数据集（如验证集、测试集），使用torch.utils.data.DataLoader的cache参数（如cache=True）或手动将数据加载到内存中（如dataset = dataset.cache()），避免每次迭代都从磁盘读取数据。

6. 调整数据加载策略

• 合理设置批次大小：根据GPU显存大小调整batch_size，避免批次过小导致数据加载成为瓶颈（如显存充足时可增大batch_size至64或128）。
• 流水线并行：将数据加载、预处理、模型训练分成不同的流水线阶段，通过多线程/多进程并行执行（如num_workers负责加载，GPU负责训练），提升整体吞吐量。

7. 系统级优化

• 使用SSD存储：将数据集存储在Ubuntu系统的SSD（如NVMe SSD）中，相比传统HDD，SSD的读取速度快5-10倍，能显著减少数据加载时间。
• 关闭后台进程：通过htop或top命令关闭不必要的后台进程（如浏览器、下载工具），释放CPU、内存和磁盘IO资源，确保数据加载过程获得足够的系统资源。

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