如何将Pytorch Dataloader加速？

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在进行多卡训练时，常遇到GPU利用率低的情况，难以发挥硬件的最大性能。这种现象最可能的原因是CPU生成数据的速度跟不上GPU处理数据的速度。解决方案之一是：

1. 优化数据传输：确保数据在CPU和GPU之间的传输尽可能高效，例如使用异步传输来避免数据传输等待时间。

2.调整批大小：适当减小批大小，以减少CPU生成数据的压力。

3.并行处理：在CPU端进行更多并行计算任务，分散数据生成的负载。

在进行多卡训练的时候，经常会出现GPU利用率上不来的情况，无法发挥硬件的最大实力。 造成这种现象最有可能的原因是，CPU生成数据的能力，已经跟不上GPU处理数据的能力。

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方法一

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常见的方法为修改Dataloader里面的线程数量，利用多线程技术提高数据生产能力，但是这种方法提速并不是特别明显。

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size,shuffle=True, num_worker=4)

而且windows机器上，num_worker大于0时，有时会出现卡死的情况，这应该是pytorch的bug，因此不是特别建议这种方法。
不过这种方法最简单，还是可以尝试一下更改线程数能否缓解你遇到的问题。nun_worker一般设置为处理器的物理线程数，不宜过大，因为会导致额外的线程开销。

方法二

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本文主要介绍第二种方法，也就是Data Prefetcher，最早见于NVIDIA APEX。

这里我把代码抠出来了，删除掉了一些不必要的注释，可以将其复用到自己的项目里来。