Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Vorverarbeitung
Die Datenvorverarbeitung durch Transformationen oder Augmentierungen kann oft ein CPU-bound Prozess sein, der den Engpass in Ihrer gesamten Pipeline darstellen kann. Frameworks verfügen über integrierte Operatoren für die Abbildverarbeitung, DALI (Data Augmentation Library) zeigt jedoch eine verbesserte Leistung gegenüber den in Frameworks integrierten Optionen.
-
NVIDIA Data Augmentation Library (DALI): DALI übergibt die Datenerweiterung an die GPU. Es ist nicht auf dem DLAMI vorinstalliert, aber Sie können darauf zugreifen, indem Sie es installieren oder einen unterstützten Framework-Container auf Ihrem DLAMI oder einer anderen Amazon Elastic Compute Cloud-Instance laden. Einzelheiten finden Sie auf der DALI-Projektseite
auf der NVIDIA-Website. Ein Beispiel für einen Anwendungsfall und zum Herunterladen von Codebeispielen finden Sie im Beispiel Preprocessing Training Performance. SageMaker -
nvJPEG: eine GPU-accelerated JPEG-Decoder-Bibliothek für C-Programmierer. Sie unterstützt die Decodierung einzelner Abbilder oder Stapel sowie Transformationsoperationen, die für Deep Learning verbreitet sind. nvJPEG ist mit DALI integriert. Alternativ können Sie es von der nvjpeg-Seite der NVIDIA-Website
herunterladen und separat verwenden.
Möglicherweise sind diese weiteren Themen zur GPU-Überwachung und -Optimierung für Sie interessant:
-
-
Vorverarbeitung
-
