PyTorch 多模态加载分析
本报告追踪 PyTorch 图像和视频处理管线，从 worker 内存到解码瓶颈均涵盖在内，并对比分片、锁页内存传输、GPU 预处理和存储。
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诊断并优化用于大规模多模态预训练的实际 PyTorch 图像/视频处理管线。首先记录仓库提交、软件版本、数据混合比例与规模、节点/GPU/CPU/RAM 拓扑、网络、存储和加载器配置。 在推荐工具前建立基线。明确训练步骤、梯度累积、每设备批量大小和全局批量大小、序列长度、图像分辨率/数量及视频帧数/形状分布、分布式同步机制，以及计时是否包含模型计算。分别报告数据管线吞吐量和端到端训练吞吐量。测量 worker RSS/PSS、主机内存峰值、队列等待时间、存储/网络吞吐量、CPU、解码/数据增强延迟、传输、GPU 空闲时间、步骤耗时、尾延迟和重启行为。开展单因素 A/B 测试，包含预热、固定输入、重复测试、不确定性评估和正确性检查。记录版本、提交、命令、硬件、存储和数据规模。区分已观测到的瓶颈与假设；仅在兼容时讨论加载器工具。交付追踪记录、实验矩阵、结果、发布/回滚标准，以及带日期的第一手资料。
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