Grain и ArrayRecord: Проблема простоя GPU и глобальное перемешивание данных в JAX 🎙 Подкаст

Источник представляет собой техническую статью из блога Google Developers, посвященную созданию высокопроизводительных конвейеров данных для обучения крупномасштабных моделей машинного обучения. В статье описывается, как решить проблему простоя ускорителей (GPU и TPU) в ожидании данных, используя две основные технологии. Этими технологиями являются Grain, гибкая библиотека загрузки данных с открытым исходным кодом, разработанная для рабочих нагрузок на основе JAX, и ArrayRecord, новый высокоэффективный формат файлов, предназначенный для обеспечения быстрого произвольного доступа и истинного глобального перемешивания данных. В статье подробно сравнивается ArrayRecord с устаревшим форматом TFRecord, демонстрируя его преимущества в параллельном вводе-выводе и доступе к данным, а также предоставляются практические инструкции по конвертации существующих наборов данных и построению конвейера с использованием API Grain. Наконец, подчеркивается важность использования мультипроцессорной предварительной выборки (.mp_prefetch()) для максимального насыщения аппаратного обеспечения и оптимизации производительности. Узнайте больше: https://developers.googleblog.com/en/...
Подпишитесь на Viber канал автора: https://viber.page
#Подкаст #Google #GoogleDevelopers #Grain #ArrayRecord #GPU #JAX #LLM