Rostan Tabet – NVIDIA 技術博客
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Wed, 18 Sep 2024 07:45:11 +0000
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多線程優化數據加載效率
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/improved-data-loading-with-threads/
Fri, 13 Sep 2024 07:40:31 +0000
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無論您專注于訓練還是推理，數據加載都是深度學習工作流程的一個關鍵方面。然而，它通常會帶來一個矛盾：需要同時具備高度便捷和可定制的解決方案。這兩個目標眾所周知很難協調。 此問題的傳統解決方案之一是擴展處理并并行化用戶編寫的函數。在這種方法中，用戶創建自定義算法，而系統則負責在同時計算任務的多個工作進程中擴展其執行。這就是 發揮作用的地方。 本文記錄了我們通過從進程切換到線程來優化 的實驗。這項探索之所以成為可能，是因為 Python 不斷努力刪除 GIL，使我們能夠重新思考深度學習工作流程中的并行性，并探索新的性能優化。 是 PyTorch 中的基礎工具，有助于在深度學習應用中加載數據。它在管理數據輸入模型的方式方面發揮著關鍵作用，可確保流程高效且有效。 的重要特性是，它能夠并行化加載過程，這在處理大型數據集時至關重要。
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