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Pre-elaborazione
La preelaborazione dei dati mediante trasformazioni o aumenti può spesso essere un CPU-bound processo e questo può essere il collo di bottiglia nell'intera pipeline. I framework dispongono di operatori integrati per l'elaborazione di immagini, ma DALI (Data augmentation Library) mostra prestazioni migliorate rispetto a opzioni integrate dei framework.
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NVIDIA Data augmentation Library (DALI): DALI esegue l'offload dell'ottimizzazione dei dati nella GPU. Non è preinstallato su DLAMI, ma puoi accedervi installandolo o caricando un contenitore di framework supportato sul tuo DLAMI o su un'altra istanza Amazon Elastic Compute Cloud. Per informazioni dettagliate, consulta la pagina di progetto DALI
sul sito Web NVIDIA. Per un caso d'uso di esempio e per scaricare esempi di codice, consulta l'esempio Preprocessing Training Performance. SageMaker -
nvJpeg: GPU-accelerated una libreria di decoder JPEG per programmatori C. Supporta la decodifica di immagini singole o batch, nonché operazioni di trasformazione successive che sono comuni in deep learning. nvJPEG è integrato con DALI, oppure è possibile scaricarlo dalla pagina nvjpeg del sito Web NVIDIA
e utilizzarlo separatamente.
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