在当今的人工智能领域,训练模型不仅仅是设计更好的架构,还需要高管理数据。现代 AI 模型需要大量数据,并且这些数据必须快速送达 GPU 和其他加速器。

然而,传统的数据加载系统常常无法满足这一需求,导致 GPU 闲置、训练时间延长以及成本增加。尤其是在需要扩展或处理多种数据类型时,这个问题显得尤突出。

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为了解决这些问题,Meta AI 开发了 SPDL(可扩展且高效的数据加载),这是一个旨在改善 AI 训练数据传输的工具。SPDL 采用线程式加载,这一方法不同于传统的基于进程的方法,显著提高了数据传输速度。无论是从云端还是本地存系统提取数据,SPDL 都能无缝集成到训练工作流中。

SPDL 的设计充分考虑了可展性,能够在分布式系统上运行,因此无论是单个 GPU 训练还是大规模集群训练,SPDL 都能提供支持。它与 PyTorch 等广泛使用的 AI 框架兼容,降低了团队的使用门槛。同时,作为一个开源工具,任何人都可以利用或为其改进做出贡献。

SPDL 的核心创新在于其线程架构。通过使用线程而非进程,SPDL 避免了传统数据传输中常见的通信开销。它还采用了预取和缓存等智能技术,确保 GPU 始终能够获取到准备好的数据,从而减少空闲时间,提高系统的整体效率。

SPDL 带来的好处包括:

1. 更快的数据传输速度:能够快速将数据传送到 GPU,避免慢速带来的延误。

2. 更短的训练时间:让 GPU 保持忙碌,从而缩短整体训练周期。

3. 降低成本:通过提高效率,减少训练所需的计算成本。

Meta AI 已经进行了广泛的基准测试,结果表明,SPDL 相比传统的数据加载器,其数据吞吐量提升了3-5倍。这意味着对于大型 AI 模型,训练时间能够缩短多达30%。SPDL 特别适合高吞吐量数据流的处理,能够在实时处理或频繁模型更新的应用场景中表现出色。目前,Meta 已在其现实实验室中应用 SPDL,涉及增强现实和虚拟现实等项目。

随着 AI 系统需求的不断增加,SPDL 这样的工具将对保持基础设施的高效运转至关重要。通过缓解数据瓶颈,SPDL 不仅提升了训练效率,还为新的研究可能性打开了大门。

详情:https://ai.meta.com/blog/spdl-faster-ai-model-training-with-thread-based-data-loading-reality-labs/

代码入口:https://github.com/facebookresearch/spdl

划重点:  

✅ ** 提升数据传输效率 **:SPDL 采用线程式加载,显著加快数据传输速度。  

✅ ** 缩短训练时间 **:相比传统方法,训练时间可缩短多达30%。  

✅ ** 开源工具 **:SPDL 作为开源项目,任何人都可以使用并参与改进。