NVIDIA 数据加载库(DALI)是一个可移植的开源库,专用于解码及增强图像、视频和语音,从而加速深度学习应用。 什么是 NVIDIA 数据加载库(DALI)? NVIDIA 数据加载库(DALI)是一个可移植的开源库,专用于解码及增强图像、视频和语音,从而加速深度学习应用。DALI 通过重叠执行训练和预处理来减少延迟和训练时间,从而减轻瓶颈...
使用ImageNet 训练 ResNet50 | NVIDIA DGX-2 | 20.01 NGC 容器 | DALI 版本 0.18 | 16 块 V-100 GPU | 批量大小:256 DALI 的主要特性 简单易用的 Python API 可跨多个 GPU 透明扩展 加速图像分类 (ResNet-50)、物体检测 (SSD) 工作负载和语音识别模型(例如 Jasper 和 RNN-T) ...
NVIDIA 数据加载库(DALI)是一个可移植的开源库,专用于解码及增强图像、视频和语音,从而加速深度学习应用。DALI 通过重叠执行训练和预处理来减少延迟和训练时间,从而减轻瓶颈影响。DALI 可直接嵌入并替代热门深度学习框架中内置的数据加载程序和数据迭代器,由此实现轻松集成或重新迁至不同框架。 使用图像训练神经网络时,...
PyTorch默认的DistributedSampler对多卡的运行环境进行感知,在每个epoch对一组完整的index进行不重复的八等分。 由于DALI的代码几乎都是封装在C的层面,很多具体逻辑看不到,我们主要根据docs和example介绍坑点: https://github.com/NVIDIA/DALI/blob/main/docs/examples/use_cases/pytorch/resnet50/main.pygithub.com...
我唯一能找到的解决办法并不美好:重新导入 DALI,重新训练和验证管道: 代码语言:javascript 复制 del self.train_loader,self.val_loader,self.train_pipe,self.val_pipe torch.cuda.synchronize()torch.cuda.empty_cache()gc.collect()importlib.reload(dali)from daliimportHybridTrainPipe,HybridValPipe,DaliIterator...
图2 : DALI 概述及其在 DL 应用程序中作为加速数据加载和预处理工具的使用。 DALI 为各种深度学习应用程序(如分类或检测)提供数据处理原语,并支持不同的数据域,包括图像、视频、音频和体积数据。 支持的输入格式包括最常用的图像文件格式( JPEG 、 PNG 、TIFF 、 BMP 、 JPEG2000 、 NETPBM )、 NumPy 阵列、...
NVIDIA 数据加载库(DALI)是一个可移植的开源库,专用于解码及增强图像、视频和语音,从而加速深度学习应用。DALI 通过重叠执行训练和预处理来减少延迟和训练时间,从而减轻瓶颈影响。DALI 可直接嵌入并替代热门深度学习框架中内置的数据加载程序和数据迭代器,由此实现轻松集成或重新迁至不同框架。
研究人员可以利用本博客中讨论的最新性能改进,以最小的努力加速他们的深度学习培训。通过访问NVIDIA GPU Cloud (NGC)来下载完全优化的深度学习容器,从而快速启动您的AI研究,使您能够访问世界上性能最高的深度学习解决方案。此外,随着cuDNN和DALI功能的增强,还可以使用各个库。
DALI(NVIDIA Data Loading Library)是高度优化用来加速计算机视觉深度学习应用的执行引擎。 DALI主要用于优化数据加载和预处理的速度。 DALI利用GPU进行预处理,可以极大的提高训练的效率. 2 特点 全数据管道加速 - 从磁盘读取到用于训练和推断的数据处理. 灵活性高 - 可配置图(configurable graphs)和定制操作子(custom...
DALI addresses the problem of the CPU bottleneck by offloading data preprocessing to the GPU. Additionally, DALI relies on its own execution engine, built to maximize the throughput of the input pipeline. Features such as prefetching, parallel execution, and batch processing are handled transparently...