如何通过 tf.data 的 snapshot 算子解决大规模分布式训练中的重复预处理开销
在进行大规模深度学习训练时,数据预处理(例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取)往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代(多Epoch)场景下,这些耗时的预处理步骤会被重复执行,造成巨大的计算浪费,并拖慢训练启动速度。 T...
在进行大规模深度学习训练时,数据预处理(例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取)往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代(多Epoch)场景下,这些耗时的预处理步骤会被重复执行,造成巨大的计算浪费,并拖慢训练启动速度。 T...
在深度学习训练和推理过程中,我们经常会发现 GPU 使用率不高,或者训练速度远低于预期。这往往不是 GPU 计算慢,而是因为数据加载和预处理(Data I/O)成为了瓶颈,导致 GPU 必须等待 CPU 准备好下一批数据。这种等待被称为“数...