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title: "資料分片（Data Sharding）"
slug: data-sharding
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/data-sharding
updated_at: 2026-07-04
tags: [資料處理, 模型訓練, MLOps, 大型語言模型, source:ipas]
ipas_term: true
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# 資料分片（Data Sharding）

將大規模資料集水平切割為多個獨立區塊，以提升平行處理效率與降低記憶體負荷。

## 完整說明

資料分片是一種針對海量資料進行水平分割的資料庫與儲存架構技術，用於將龐大的資料集分配至多個儲存節點或運算裝置，以提升平行運算的效率與降低單一節點的負載，常見應用包括大型語言模型的預訓練資料處理與大規模分散式儲存系統。

## iPAS 考試出題分析

屬於未分類考範圍。

## 常見問題

### 實施資料分片時，如果選擇了錯誤的分片鍵會造成什麼嚴重的後果？

選擇錯誤的分片鍵最直接的嚴重後果就是引發資料傾斜。如果分片鍵的數值分佈極度不均勻，大量的資料會被集中路由到少數幾個特定的分片中，導致這些節點的儲存空間迅速耗盡，同時也使其運算與網路負載遠遠超過其他節點。在分散式處理或模型訓練過程中，這種負載不平衡會引發短板效應，使得整個系統的處理速度受制於最慢的超載節點，其他提早完成任務的節點只能處於閒置狀態等待。這會造成運算資源的浪費與系統穩定性的下降。

### 資料分片技術與資料備份複製機制之間有什麼本質上的區別？

資料分片與備份複製解決的問題截然不同。資料分片是一種為了提升系統效能與擴展性而設計的架構，它將單一巨大資料集切割成互不重疊的多個區塊，分散儲存在不同節點上，重點在於突破單機的容量極限並實現平行處理。相對地，備份複製是為了確保資料的安全與高可用性，它會在不同的實體硬體上創建同一份資料的完整拷貝。在資料分片架構中，單一分片的損壞會導致該部分資料遺失，因此實務上必須在分片的基礎上疊加複製機制，以兼顧巨量資料的處理效率與系統容錯能力。

### 在深度學習模型訓練中，資料分片如何與資料載入器協同運作以提升效率？

在大規模分散式訓練中，若所有運算節點都試圖讀取完整的巨量資料集，將會導致嚴重的網路壅塞與儲存系統瓶頸。透過資料分片，資料集預先被切分為多個獨立區塊。訓練腳本會為每個運算節點上的資料載入器分配特定的分片編號。這樣一來，各個運算節點只需專注於從本地或鄰近的儲存設備中讀取自己負責的資料分片，進行前處理並送入神經網路。這種協同運作模式實現了高度平行的資料讀取，有效消除了多節點競爭同一資料源的問題，確保運算單元能持續獲得穩定的資料流進行訓練。

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來源：https://aiterms.tw/terms/data-sharding
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最後更新：2026/07/04
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