如何快速加载大模型需要的数据并进行训练？

1、使用GPU进行并行计算,利用GPU多核优势加速矩阵操作,大幅提升训练速度。
2、开启数据并行训练,利用多张GPU通过数据切分方式进行模型训练,实现几何级别的加速。
3、使用分布式训练框架如Horovod、Tensorflow 分布式等,支持多个服务器多个GPU并行训练,线性地缩短训练时间。
4、对模型结构和算法进行优化,如采用更轻量级的模型结构,使用最新优化算法等手段降低运算复杂度。
5、增量式训练、权重修剪等手段重用上一次训练结果,降低新一轮训练的 cost。
6、使用弹性布局的分布式存储系统,能够以最高sthroughput加载训练数据,减少GPU等待时间。
7、可利用缓存技术,将热点数据缓存在内存中,十分高速获取训练样本,缩短读取时间。

在训练开始之前，可以对数据进行预处理和压缩，以减小数据的体积并提高加载速度。例如将图像缩放，把高分辨率的图像缩放到较小的尺寸，将图像的像素值从0-255的整数范围转换到0-1的浮点数范围。帮助模型更快地收敛，提高模型的性能。检查损坏的图片，进行相应的修复和移除。
我们也可以将训练样本数据分成多个批次进行加载，可以减少单次加载的数据量，从而数据加载到内存速度。小批量的数据，也能够比单个大样本处理更有效率。
我们也可以使用多线程或异步加载技术，在数据加载的同时进行其他计算或数据准备工作，从而提高整体的训练效率。例如加载新一批图像的同时预处理前一批图像数据。
此外选择轻量级的数据格式可以显著提升训练性能。举一个例子，假设我们有一个用于图像分类任务的数据集，原始的图像数据以JPEG或PNG格式存储，每个图像文件的大小可能从几KB到几十MB不等。这些图像在加载到内存中进行训练时，会占用大量的内存，为了提升训练性能，我们可以选择一种更轻量级的数据格式，如TFRecord或HDF5。这些格式将图像数据转换为紧凑的二进制格式，更快的高效的批量加载。

快速加载大模型所需的数据并进行训练，可以从以下方面进行考虑：
（1）使用高性能存储系统：选择具有低延迟、高带宽和高IOPS（每秒输入/输出操作数）的存储系统。这样的系统能够更快地读取和写入数据，减少数据加载时间。
（2）数据预处理：在训练之前，对数据进行预处理，例如数据清洗、格式转换和归一化等。这可以减少在训练过程中进行这些操作所需的时间，并加速数据加载。
（3）并行加载数据：如果可能的话，使用并行加载技术将数据同时加载到多个处理单元或计算节点上。这可以充分利用计算资源，提高数据加载速度。
（4）数据缓存：对于经常访问的数据，可以将其缓存在内存中，以减少从存储系统读取数据的时间。这可以通过使用内存数据库、缓存服务器或分布式缓存系统来实现。

1、对大模型训练任务的加速训练效率有数据加速、存储加速和计算加速三种技术手段，此三种手段宜同时采用。
2、存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时是很关键的。大模型的训练任务中，需要有高带宽低时延的分布式并行文件系统的支撑，用于存取共享大模型参数、CHECKPOINT中间结果和全量训练数据。