MIT｜FFCV: 去除数据瓶颈以加速训练

FFCV： Accelerating Training by Removing Data Bottlenecks

aikGuillaume Leclerc, Andrew Ilyas, Logan Engstrom, Sung Min Park, Hadi Salman, Aleksander Madry
[MIT]

FFCV: 去除数据瓶颈以加速训练

要点:

• 动机：介绍FFCV，一个用于简单快速的机器学习模型训练的库。FFCV通过消除训练过程中的数据瓶颈来加速模型训练。具体来说，结合了诸如高效的文件存储格式、缓存、数据预加载、异步数据传输和即时编译等技术，使数据加载和传输更加高效，确保GPU能够达到全面利用，并尽可能地将大部分数据处理任务异步地卸载到CPU上，从而释放GPU周期用于训练。
• 方法：FFCV操作分为两个连续的阶段：预处理和训练时加载。在第一阶段，FFCV将数据集预处理成更适合高吞吐量加载的格式。然后，在训练时加载阶段，FFCV的数据加载器替换了原始学习系统的数据加载器，无需进行任何其他实现更改。
• 优势：FFCV的主要优势在于其能够显著提高训练速度，而无需修改学习算法。例如，训练了一些机器学习模型，这些模型的训练速度比之前的通用数据加载器(如PyTorch的默认数据加载器)支持的速度要快得多。尽管FFCV在大多数GPU上都能提高性能，但其效果在更快的GPU上最为明显，这些GPU需要更高吞吐量的数据加载以饱和可用的计算能力。

FFCV是一个用于简单快速的机器学习模型训练的库，通过消除训练过程中的数据瓶颈，结合高效的文件存储格式、缓存、数据预加载、异步数据传输和即时编译等技术，显著提高了训练速度，而无需修改学习算法。

https://arxiv.org/abs/2306.12517 

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