NVIDIA DALI ile Verimli Veri İşleme
NVIDIA DALI, görüntü, video ve sesleri çözümleme ve artırma konusunda taşınabilir, açık kaynak bir yazılım kütüphanesidir. Son güncellemeleri, DALI’nin performansını artırarak yeni kullanım senaryolarına olanak tanıyan çeşitli yenilikler sunmuştur. Bu güncellemeler, DALI’nın mevcut PyTorch veri işleme mantığına kolay entegrasyonunu sağlamanın yanı sıra, veri işleme boru hatlarının oluşturulmasında esneklik sunarak CPU’dan GPU’ya veri akışını desteklemekte ve yeni video çözümleme örüntüleri eklemektedir. Bu yeni özellikler, derin öğrenme uygulayıcıları için DALI’yi vazgeçilmez bir araç haline getiriyor.
DALI Proxy ile Etkili GPU Kullanımı
DALI Proxy, PyTorch kullanıcılarının DALI’nin yüksek performanslı veri işleme yeteneklerini mevcut veri seti mantığına entegre etmelerini sağlar. DALI’nın mimarisi, Python’a dayalı veri işleme yöntemlerinin getirdiği bazı sınırlamaları aşmayı hedefliyor. Bu sınırlamalardan biri, Python küresel yorumlayıcı kilidi (GIL) nedeniyle çok çekirdekli CPU mimarilerinin zorluğudur. Çok çekirdekli işlemcilerin piyasaya sürülmesiyle birlikte, Python ekosistemi, çoklu iş parçacığı programlama modelini kolaylaştırmak adına küresel bir kilit geliştirdi ve bu da işlem verimliliğini düşürerek performans kaybına neden oldu.
Bu sorunu aşmanın en yaygın yolu, bağımsız işlemlerde Python yorumlayıcıları çalıştırmak ve iletişim için paylaşılan bellek veya diğer IPC mekanizmalarını kullanmaktır. Ancak, bu yöntem GPU çalışma düzenlemesi için sınırlamalar getirmektedir. Her işlem, ayrı bir GPU bağlamı oluşturarak farklı iş parçacıkları tarafından planlanan görevler arasında geçişte ek yük oluşturur. Ayrıca her işlem kendi GPU belleğini ayırarak toplam kullanılabilirliği artırır. DALI, bu sorunu, yerel çoklu iş parçacığı kullanımını tercih ederek aşar ve GIL’yi etkili bir biçimde bertaraf eder.
Video İşleme Geliştirmeleri
Son güncellemeler, DALI’nin video işleme yeteneklerini güçlendirdi. Bu güncellemeler, değişken kare hızlarına sahip videoları çözümleme ve kullanıcıların çözümleme sırasında belirli kareleri doğrudan çıkarmalarını sağlamaktadır. Geliştirilmiş video çözümleyici, başlangıç süresinde optimizasyon sağlayarak, bu güncellemelerin performansını artırmıştır. Bu durum, genellikle milyonlarca video örneği ile çalışmak zorunda olan video temelli modellerin eğitiminde oldukça etkilidir.
Derin öğrenme alanında video, önemli veri kaynaklarından biri haline gelmiştir. Videolar, bireysel görseller gibi kolayca yüklenip işlenemez çünkü her video bir dizi kare içermektedir. Videoları doğru bir şekilde işlemek için özelleştirilmiş stratejiler gereklidir. Örneğin, video kare hızını artırmak için modeller ardışık karelere ihtiyaç duyabilirken, eylem tanıma konusunda her N’inci kareyi okumak, tekrarları azaltmakta ve ağı aşırı yüklenmeyi engellemekte yardımcı olur. DALI, taleplerinize uygun kare sayısını, ilk ve son kareleri, aralık (kareler arasındaki adım) ve/veya açık bir kare listesi belirleme imkanı sunuyor. Bu sayede, video süreleri ne olursa olsun, talep ettiğiniz kare dizilerini her zaman almanızı sağlamak için bir dolgu modu tanımlayabilirsiniz.
Yürütücü Geliştirmeleri
Yürütücü geliştirmeleri, bellek yönetimini daha verimli hale getiren gelişmeleri ortaya koymaktadır. İlk olarak, DALI yüksek talep üzerine bellek tahsis etti ancak bunu serbest bırakmadı. Son güncellemeler ile biraz daha akıllı bir bellek yönetimi sağlandı ve işlemler arasında bellek yeniden kullanımını mümkün kılan asenkron talep üzerine tahsis ve serbest bırakma özelliği eklendi. Bu, büyük veri kümelerinin daha verimli işlenmesine olanak tanımaktadır.
Ayrıca, yeni yürütme modeli, CPU-GPU-CPU veri transfer desenlerini desteklemektedir. Bu tür desenler, geçmişte önemli veri transfer overhead’leri nedeniyle önerilmiyordu; ancak, NVIDIA’nın GH200 Grace Hopper Superchip ve NVIDIA GB200 NVL72 gibi gelişmiş mimariler, CPU ve GPU arasında hızlı bir bağlantı sunarak daha önce verimsiz olan desenleri mümkün kılmaktadır. Kullanıcılar, GPU’da paralel parçaları hızlandırabilir ve verileri CPU’ya geri taşıyarak DALI tarafından henüz desteklenmeyen veya doğal olarak seri olan algoritmaları uygulayabilir.
Sonuç
Sonuç olarak, NVIDIA DALI’deki son gelişmeler, onu derin öğrenme için yüksek performanslı bir veri ön işleme kütüphanesi olarak önemli ölçüde genişletmiştir. DALI Proxy’nin eklenmesi, kullanıcıların mevcut PyTorch boru hatlarına DALI’yi entegre etme konusunda daha ince ayar yapmalarını sağlarken, Python’un çoklu işlem modelinin getirdiği kısıtlamaları aşmalarına yardımcı olmaktadır. Geliştirilmiş video işleme özellikleri, DALI’yi günümüz video tabanlı yapay zeka uygulamaları için daha uygun hale getirirken, verimli kare seçim senaryolarının yönetiminde esneklik sunmaktadır. Ayrıca, yürütme iyileştirmeleri, bellek kullanımını azaltabilir ve özellikle hızlı CPU-GPU bağlantılarına sahip sistemlerde yeni yürütme desenlerini açığa çıkarmaktadır. Tüm bu güncellemeler, DALI’yi çeşitli yapay zeka iş yükleri arasında veri ön işleme açısından etkili ve çok yönlü bir çözüm haline getirmektedir.
Bugün Deneyin
Bu yeni özelliklerle başlamak için aşağıdaki kaynakları keşfedin:
- DALI Proxy hakkında daha fazla bilgi edinin ve DALI’yi mevcut veri yükleme iş akışlarınıza nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.
- Video model eğitimleriniz için geliştirilmiş video çözücüyü kullanın.
- Yeni DALI yürütme akışını test edin ve optimize edilmiş bellek yönetiminin ve esnek veri transferlerinin faydalarını görün.
Daha fazla bilgi edinmek için DALI GitHub sayfasına göz atabilir ve sorularınızı sorabilir veya iyileştirme önerilerinde bulunabilirsiniz.
