【DataLoader】AI 框架基础技术之数据读取
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发布时间：2024-09-27 09:29
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数据读取在模型训练中扮演着基础而又关键的角色。简单概念下，数据读取往往被忽视，但其在实际业务场景中对模型性能的影响不容小觑。在深度学习领域，数据读取相关的讨论热度持续高企，各种工具与解决方案不断涌现，如英伟达的 NVIDIA Data Loading Library (DALI)。
数据读取的基本流程涉及三个关键组件：Sampler、Dataset 和 DataLoader。Sampler 根据数据集生成采样逻辑，确定每个样本对应的索引；Dataset 根据索引读取数据，解码并预处理后，形成模型可使用的数据表示。预处理包括但不限于翻转、裁剪、归一化等操作，确保数据符合模型输入要求。
DataLoader 负责数据的并行处理。在模型执行计算时，多个 Worker 并行读取后续数据并进行预处理，确保模型计算与数据准备无缝衔接，无需等待数据加载。Worker 进程通过与主进程协同，高效完成数据的读取、预处理和分发，显著提高数据读取效率。
在多进程启动方式上，Python 提供了 fork 和 spawn 两种方法。forkserver 结合了两者优势，先用 spawn 启动相对安全的子进程，再通过 fork 进行进程创建，实现高效启动。基于此，forkserver 成为 Worker 启动的首选模式，同时根据具体情况选择 spawn 或 fork 提升稳定性和性能。
共享内存 (ShareMemory) 是进程间高效通信的关键技术。在 Worker 中使用共享内存存储预处理后的数据，通过文件描述符 (fd) 传输，避免数据在进程间传输，显著提升速度。进一步优化包括子进程缓存和减少共享内存申请时间。
PinMemory 技术锁定内存页以加速 GPU 计算。在数据加载到内存后，通过硬件 API 注册锁页内存，实现内存设备映射和传输并行化，加速计算过程。同时，数据预取策略（缓存）能有效应对数据大小、预处理计算量和 I/O 不稳定性，减少速度波动对整体性能的影响。
动态调整 Worker 数目以实现最佳性能。过多或过少的 Worker 可能导致资源抢占或利用率低下，优化策略包括动态变化 Worker 数目和使用测速评估工具自动搜索最佳值，用户也可根据实验调整。
Worker 资源池管理有助于减少资源浪费。在连续训练迭代过程中，从资源池中获取和归还 Worker，避免重复启动，提高模型训练效率。同时，将模型预处理转移到计算硬件（如 GPU），提高并行效率，避免资源浪费。
数据格式优化（如 lmdb）、存储优化（如 Memcached、Ceph）和使用高效图片解码库等技术，进一步提升数据读取效率。数据读取领域还有许多值得探索的方向，如更多并行优化技术、数据格式改进和存储优化策略。
