IT之家 12 月 10 日消息,训练 AI 模型的瓶颈,目前不再仅仅是架构设计,数据管理效率也至关重要。Meta AI 最新推出了开源可扩展且高性能的数据加载(SPDL)工具,通过提升数据加载效率,最终加快 AI 训练速度。 SPDL 工具采用多线程技术,在常规 Python 解释器中(未启用 free-threading 选项)实现了高吞吐量,资源占用更...
SPDL 是什么 SPDL(Scalable and Performant Data Loading)是Meta AI推出的开源数据加载工具,旨在提高AI模型训练的效率。它基于多线程技术,实现了高吞吐量的数据加载,减少了计算资源的消耗。与传统的基于进程的方法相比,SPDL能够提升2-3倍的吞吐量,并且与Free-Threaded Python兼容,在禁用GIL的环境中进一步提升30%的性能...
在AI模型训练领域，一个全新的挑战正在浮现：除了架构设计之外，数据管理效率也成为了制约训练速度的关键因素。为了应对这一挑战，meta AI近期推出了一款名为SPDL的开源工具，该工具旨在通过优化数据加载流程，显著提升AI模型的训练效率。SPDL的核心优势在于其多线程技术的应用。它能够在未启用free-threading选项的常规Python...
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为了解决这些问题,Meta AI 开发了 SPDL(可扩展且高性能的数据加载),这是一种旨在改善 AI 训练期间数据传递方式的工具。SPDL 使用基于线程的加载,这与传统的基于进程的方法不同,可以加快速度。它可以处理来自各种来源的数据(无论是从云端还是本地存储系统中提取),并将其无缝集成到您的训练工作流程中。
SPDL授权策略定义语言，SPDL是Security Policy Definition Language的缩写，你也可以理解为Speedle Policy Definition Language的缩写（这样就是一个像GNU一样的递归定义了）。它是一种类自然语言的声明式策略定义语言。例如“Grant User William Borrow Book; Grant User William Role Admin;”。 你不需要解释...
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