4.1.2 任务分解 (Task Decomposition)

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4.1.2 任务分解 (Task Decomposition) 4.1.2 任务分解（Task Decomposition）：别让“均匀切片”成为性能杀手——一个被90%工程师忽略的负载不均衡根源与动态粒度自适应方案你有没有遇到过这样的场景？代码跑在8核CPU上，里显示CPU利用率峰值仅65%，里却赫然出现3个核心飙到99%，其余5个长期徘徊在10%以下； PyTorch DataLoader启用了，但训练吞吐量卡在单worker的1.2倍，里GPU显存吃满、计算单元却频频空转； Spark作业的Stage页面上，72个task中69个在12秒内完成，剩下3个拖着整个Stage卡在147秒——它们处理的数据量，是其他task的23倍。这不是硬件瓶颈。这不是框架bug。