NVIDIA/DALI

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01데이터 처리 파이프라인을 구성할 수 있는 함수형 Python API.
• 02디코딩과 데이터 증강을 CPU 또는 GPU에서 실행하며, 멀티 GPU 확장을 지원합니다.
• 03JPEG, TFRecord, COCO, WAV, H.264를 비롯한 다양한 포맷을 읽습니다.
• 04TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle, JAX의 데이터 로더를 대체해 사용할 수 있습니다.
• 05커스텀 연산자와 GPUDirect Storage를 지원합니다.

활용 사례

• 이미지 분류나 객체 탐지 학습에서 CPU 병목을 제거합니다.
• TensorFlow와 PyTorch 프로젝트 전반에서 동일한 전처리 파이프라인을 실행합니다.
• Triton Inference Server에서 모델과 함께 전처리를 제공합니다.
• 음성 및 비전 모델을 위해 오디오나 비디오 데이터셋을 로드하고 증강합니다.

빠른 시작

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   pip으로 CUDA 12용 최신 DALI 릴리스를 설치하세요

   pip install nvidia-dali-cuda120
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   CUDA 12를 지원하는 NVIDIA 드라이버와 CUDA Toolkit이 설치되어 있는지 확인하세요

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   문서의 Getting Started 가이드를 따르세요

사용 전 알아둘 점

• !호환되는 드라이버와 CUDA Toolkit이 설치된 NVIDIA GPU가 필요합니다.
• !다른 설치 방법과 이전 CUDA 버전은 별도의 Installation Guide를 참조하세요.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

DALI은(는) 무엇인가요?

딥러닝 학습과 추론을 가속하기 위해 이미지, 비디오, 오디오 데이터를 로드하고 전처리하는 GPU 가속 라이브러리입니다. NVIDIA DALI (Data Loading Library)는 딥러닝을 위한 데이터 로딩과 전처리를 CPU에서 GPU로 옮깁니다. 파이프라인은 이미지, 비디오, 오디오 데이터의 디코딩, 크롭, 리사이즈 및 기타 증강 작업을 처리하며, 내장 실행 엔진은 프리페칭, 병렬 실행, 배칭을 담당합니다.

DALI은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

DALI은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

DALI은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. DALI의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.

DALI은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

이미지 분류나 객체 탐지 학습에서 CPU 병목을 제거합니다. TensorFlow와 PyTorch 프로젝트 전반에서 동일한 전처리 파이프라인을 실행합니다. Triton Inference Server에서 모델과 함께 전처리를 제공합니다. 음성 및 비전 모델을 위해 오디오나 비디오 데이터셋을 로드하고 증강합니다.

DALI는 어떻게 설치하나요?

pip으로 CUDA 12용 최신 DALI 릴리스를 설치하세요: pip install nvidia-dali-cuda120 CUDA 12를 지원하는 NVIDIA 드라이버와 CUDA Toolkit이 설치되어 있는지 확인하세요 문서의 Getting Started 가이드를 따르세요

DALI은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NVIDIA/DALI