导读 有兴趣进一步了解机器学习框架的开发者和爱好者可能会对NVIDIA团队创建的新框架互操作性系列感兴趣。在第一部分中，您将了解不同的内存布局...
有兴趣进一步了解机器学习框架的开发者和爱好者可能会对NVIDIA团队创建的新框架互操作性系列感兴趣。在第一部分中，您将了解不同的内存布局以及 Apache Arrow 格式如何显着加快不同数据科学和机器学习框架(如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、cuDF、CuPy、Numba 和 JAX)之间的数据传输。以及内存池如何促进异步内存分配对于避免高达管道总运行时间的 90% 的开销至关重要。
“高效的管道设计对数据科学家来说至关重要。在编写复杂的端到端工作流时，您可以从各种构建块中进行选择，每个构建块都专门用于特定任务。不幸的是，在数据格式之间重复转换是一种容易出错且会降低性能的工作。让我们改变它!”
在这个机器学习框架系列中，NVIDIA 讨论了高效框架互操作性的不同方面：
我们从这篇文章开始讨论不同内存布局的优缺点以及用于异步内存分配的内存池以实现零复制功能。
在第二篇博文中，我们重点介绍了数据加载/传输过程中出现的瓶颈以及如何使用远程直接内存访问 (RDMA) 技术来缓解这些瓶颈。
在第三篇文章中，我们深入探讨了端到端管道的实现，展示了所讨论的跨数据科学框架优化数据传输的技术。
“零复制功能是跨 GPU 加速数据科学框架高效复制数据的关键技术：TensorFlow、PyTorch、MXNet、cuDF、CuPy、Numba 和 JAX(见图 2)。在下文中，我们将向您展示如何以系统的方式实现这一目标。如果您只是在这里查找有关如何将数据从一个框架传输到另一个框架的命令，您可能需要查看此转换表。”