Confira !!
Anunciada há quase três anos pela NVIDIA como um de seus projetos de código aberto, foi a biblioteca DALI para aumento de dados acelerado por GPU e carregamento de imagens . A biblioteca DALI atingiu hoje o marco v1.0.0.
A NVIDIA DALI é resumida como uma biblioteca de carregamento de dados com foco no carregamento e pré-processamento de dados para software de aprendizagem profunda. O DALI fornece vários blocos de construção, particularmente em torno do processamento de imagem, vídeo e áudio. Obviamente, a biblioteca acelerada por GPU é otimizada para a arquitetura de software / hardware da NVIDIA. O DALI permite que mais carregamento e pré-processamento de dados tradicionalmente gerenciados pela CPU sejam tratados pela GPU de maneira mais eficiente.
Com o DALI 1.0 há documentação de API aprimorada, vários novos operadores, novos módulos Python, habilitando codecs e demuxers adicionais do FFmpeg, muitas correções de bugs e dezenas de outras melhorias.
O DALI da NVIDIA oferece suporte à execução baseada em CPU, enquanto os caminhos da GPU são escritos para CUDA. O DALI 1.0 é compatível com estruturas de aprendizado profundo, como TensorFlow, PyTorch, MXNet e PaddlePaddle.
Mais detalhes sobre a biblioteca de código aberto DALI 1.0 da NVIDIA via GitHub .
Até a próxima !
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