NVIDIA DALI: 加速深度学习的GPU数据处理库

NVIDIA DALI简介

NVIDIA数据加载库(DALI)是一个GPU加速的库,用于加速深度学习应用的数据加载和预处理。它提供了一系列高度优化的构建模块,用于加载和处理图像、视频和音频数据。DALI可以作为流行深度学习框架中内置数据加载器和数据迭代器的便携式替代品。深度学习应用需要复杂的多阶段数据处理管道,包括加载、解码、裁剪、调整大小等多种增强操作。这些数据处理管道目前主要在CPU上执行,已成为限制训练和推理性能和可扩展性的瓶颈。

DALI通过将数据预处理卸载到GPU来解决CPU瓶颈问题。此外,DALI依赖于自己的执行引擎,旨在最大化输入管道的吞吐量。预取、并行执行和批处理等功能对用户来说是透明的。

DALI架构图

DALI的主要特性

DALI具有以下突出特点:

易于使用的函数式Python API
支持多种数据格式,如LMDB、RecordIO、TFRecord、COCO、JPEG、JPEG 2000、WAV、FLAC、OGG、H.264、VP9和HEVC等
可在流行的深度学习框架间移植,包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle和JAX
支持CPU和GPU执行
可跨多个GPU扩展
灵活的图形结构允许开发人员创建自定义管道
可通过自定义操作符扩展以满足特定需求
加速图像分类(ResNet-50)、目标检测(SSD)工作负载以及ASR模型(Jasper、RNN-T)
通过GPUDirect Storage实现存储和GPU内存之间的直接数据路径
易于与NVIDIA Triton推理服务器集成,使用DALI TRITON后端
开源

DALI的工作原理

DALI通过将数据预处理卸载到GPU来解决CPU瓶颈问题。它的工作流程如下:

数据加载:DALI可以从各种来源加载数据,如本地文件系统、云存储或数据库。
GPU解码:将解码操作卸载到GPU,大大加快了图像和视频的处理速度。
数据增强:在GPU上执行各种数据增强操作,如裁剪、缩放、翻转等。
批处理:DALI可以高效地处理数据批次,进一步提高吞吐量。
与深度学习框架集成:处理后的数据可以直接传递给TensorFlow、PyTorch等深度学习框架,无需额外的CPU-GPU数据传输。

下面是一个简单的DALI管道示例:

@pipeline_def(num_threads=4, device_id=0)
def get_dali_pipeline():
    images, labels = fn.readers.file(
        file_root=images_dir, random_shuffle=True, name="Reader")
    # 在GPU上解码数据
    images = fn.decoders.image_random_crop(
        images, device="mixed", output_type=types.RGB)
    # 其余处理也在GPU上进行
    images = fn.resize(images, resize_x=256, resize_y=256)
    images = fn.crop_mirror_normalize(
        images,
        crop_h=224,
        crop_w=224,
        mean=[0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255],
        std=[0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255],
        mirror=fn.random.coin_flip())
    return images, labels

这个例子展示了DALI如何在GPU上执行图像解码、调整大小和数据增强操作。

DALI的成功案例

DALI在多个领域取得了成功应用:

Kaggle计算机视觉竞赛:参赛者表示"DALI是我在这次比赛中学到的最好的东西之一"。
Lightning Pose:最先进的姿态估计研究模型使用DALI加速数据处理。
高级计算基础设施:用于改善资源利用率。
MLPerf:作为基准测试计算和深度学习硬件和软件的行业标准。

这些案例证明了DALI在实际应用中的价值和性能优势。

安装和使用DALI

要安装最新版本的DALI,可以使用以下命令:

pip install nvidia-dali-cuda120

或者

pip install --extra-index-url https://pypi.nvidia.com  --upgrade nvidia-dali-cuda120

DALI要求安装支持相应CUDA版本的NVIDIA驱动程序。对于基于CUDA 12的DALI,还需要安装CUDA工具包。

DALI在NVIDIA GPU Cloud的TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle容器中预装。

对于其他安装路径(TensorFlow插件、旧版CUDA、每晚构建和每周构建等)和特定要求,请参阅安装指南。

要从源代码构建DALI,请参阅编译指南。

DALI的未来发展

NVIDIA已发布了2023年DALI路线图,概述了高级开发计划。主要方向包括:

改进现有功能和性能优化
增加对新数据格式和处理操作的支持
加强与其他NVIDIA工具和库的集成
提升用户体验和文档

NVIDIA鼓励用户对路线图提供反馈,以确保DALI的发展方向符合社区需求。

结论

NVIDIA DALI作为一个强大的GPU加速数据处理库,为深度学习应用提供了显著的性能提升。通过将数据预处理卸载到GPU,DALI解决了传统CPU数据处理管道的瓶颈问题。其灵活的API、广泛的框架支持和丰富的功能使其成为深度学习工作流程中不可或缺的工具。

随着深度学习模型和数据集规模的不断增长,高效的数据处理变得越来越重要。DALI的持续发展和优化将为研究人员和开发者提供更强大的工具,推动人工智能技术的进步。无论是在学术研究、工业应用还是竞赛中,DALI都展现出了其加速数据处理、提高模型训练效率的巨大潜力。

对于那些希望优化深度学习工作流程的开发者和研究人员来说,NVIDIA DALI无疑是一个值得探索和使用的强大工具。随着其功能的不断扩展和性能的持续提升,DALI将在未来的AI生态系统中扮演越来越重要的角色。