[摘要]正在举行的CVPR2018大会上,英伟达开源了数据增强库NVIDIA DALI和图像解码库NVIDIA nvJPEG。

又有新的开源库来了,英伟达出品,数量×2。

正在举行的CVPR2018大会上,英伟达开源了数据增强库NVIDIA DALI和图像解码库NVIDIA nvJPEG。

两个新库都是什么画风?简而言之,NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据增强和图像加载库,为优化深度学习框架数据pipeline而设计,而NVIDIA nvJPEG是用于JPEG解码的高性能GPU加速库。

具体效果如何?我们继续往下看。



快速图像增强的简便大法来了,英伟达开源新库代号“DALI”| CVPR 18

 英伟达CEO黄仁勋 详细介绍

一般来说,计算机视觉应用里有多阶段预处理数据pipeline,包括从磁盘加载和提取数据、解码、裁剪和调整大小、颜色和空间转换和格式转换等数据密集型步骤。

通过DALI,研究人员可利用MXNet、TensorFlow和PyTorch在AWS P3 8 GPU实例或Volta GPU的DGX-1系统上扩展训练性能。

综合来看,DALI的方便之处在于:

能与MxNet、TensorFlow和PyTorch等简单的框架集成

具有支持多种数据格式的可移植训练工作流,如JPEG、原始格式、LMDB、RecordIO和TFRecord等

具有可配置图形和自定义operator的自定义数据pipeline

当DALI进行高性能GPU加速解码时,就需要nvJPEG登场了。这个GPU加速库支持单个和批处理图像的解码、颜色空间转换、多相位解码,以及CPU和GPU混合解码。

与只使用CPU解码的应用程序相比,用nvJPEG进行解码的吞吐量更高,延迟低了。



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 你要的相关链接来了

英伟达官网上有DALI和nvJPEG的相关介绍,地址给你:

https://news.developer.nvidia.com/announcing-nvidia-dali-and-nvidia-nvjpeg/?ncid=—43656

目前DALI已完成开源,可在GitHub上使用:

https://github.com/NVIDIA/dali

nvJPEG的候选版本可以免费下载,征集反馈和测试中:

https://developer.nvidia.com/nvjpeg



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