PyTorch 多模態載入分析
本報告追蹤 PyTorch 圖像與影片管線，從 worker 記憶體到解碼瓶頸。內容比較分片、固定記憶體傳輸、GPU 前處理及儲存體。
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診斷並最佳化用於大規模多模態預訓練的實際 PyTorch 圖像／影片管線。首先記錄儲存庫提交版本、軟體版本、資料組合與規模、節點／GPU／CPU／RAM 拓撲、網路、儲存體及載入器設定。 在建議工具前先建立基準。定義訓練步驟、梯度累積、每裝置與全域批次大小、序列長度、圖像解析度／數量與影片影格／形狀分布、分散式同步，以及計時是否包含模型運算。分別報告資料管線吞吐量與端到端訓練吞吐量。測量 worker RSS/PSS、主機記憶體峰值、佇列等待時間、儲存體／網路吞吐量、CPU、解碼／資料增強延遲、傳輸、GPU 閒置時間、步驟時間、尾延遲及重新啟動行為。以預熱、固定輸入、重複測試、不確定性與正確性檢查進行單一因素 A/B 測試。記錄版本、提交版本、指令、硬體、儲存體及資料規模。區分已觀察到的瓶頸與假設；僅在相容時討論載入器工具。交付追蹤記錄、實驗矩陣、結果、推出／回復準則，以及附日期的主要來源。
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