快速图像增强的简便大法来了，英伟达开源新库代号“DALI”| CVPR 18

林鳞 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

又有新的开源库来了，英伟达出品，数量×2。

正在举行的CVPR 2018大会上，英伟达开源了数据增强库NVIDIA DALI和图像解码库NVIDIA nvJPEG。

两个新库都是什么画风？简而言之，NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据增强和图像加载库，为优化深度学习框架数据pipeline而设计，而NVIDIA nvJPEG是用于JPEG解码的高性能GPU加速库。

具体效果如何？我们继续往下看。

△ 英伟达CEO黄仁勋

详细介绍

一般来说，计算机视觉应用里有多阶段预处理数据pipeline，包括从磁盘加载和提取数据、解码、裁剪和调整大小、颜色和空间转换和格式转换等数据密集型步骤。

通过DALI，研究人员可利用MXNet、TensorFlow和PyTorch在AWS P3 8 GPU实例或Volta GPU的DGX-1系统上扩展训练性能。

综合来看，DALI的方便之处在于：

• 能与MxNet、TensorFlow和PyTorch等简单的框架集成

• 具有支持多种数据格式的可移植训练工作流，如JPEG、原始格式、LMDB、RecordIO和TFRecord等

• 具有可配置图形和自定义operator的自定义数据pipeline

当DALI进行高性能GPU加速解码时，就需要nvJPEG登场了。这个GPU加速库支持单个和批处理图像的解码、颜色空间转换、多相位解码，以及CPU和GPU混合解码。

与只使用CPU解码的应用程序相比，用nvJPEG进行解码的吞吐量更高，延迟低了。



你要的相关链接来了

英伟达官网上有DALI和nvJPEG的相关介绍，地址给你：

https://news.developer.nvidia.com/announcing-nvidia-dali-and-nvidia-nvjpeg/?ncid=—43656

目前DALI已完成开源，可在GitHub上使用：

https://github.com/NVIDIA/dali

nvJPEG的候选版本可以免费下载，征集反馈和测试中：

https://developer.nvidia.com/nvjpeg

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

— 完 —

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