NVIDIA/DALI

Что это?

Ключевые возможности

• 01Функциональный Python API для создания пайплайнов обработки данных.
• 02Выполняет декодирование и аугментацию на CPU или GPU с масштабированием на несколько GPU.
• 03Читает данные во множестве форматов, включая JPEG, TFRecord, COCO, WAV и H.264.
• 04Может заменить загрузчики данных в TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle и JAX.
• 05Поддерживает пользовательские операторы и GPUDirect Storage.

Сценарии использования

• Устранение узкого места на CPU при обучении моделей классификации изображений или обнаружения объектов.
• Использование одного и того же пайплайна предобработки в проектах на TensorFlow и PyTorch.
• Запуск предобработки вместе с моделями на Triton Inference Server.
• Загрузка и аугментация аудио- или видеодатасетов для моделей речи и компьютерного зрения.

Быстрый старт

1. 1

   Установите последнюю версию DALI для CUDA 12 с помощью pip

   pip install nvidia-dali-cuda120
2. 2

   Убедитесь, что установлены драйвер NVIDIA и CUDA Toolkit с поддержкой CUDA 12

3. 3

   Следуйте руководству Getting Started в документации

Что важно знать

• !Требуется графический процессор NVIDIA с совместимыми драйвером и CUDA Toolkit.
• !Для других способов установки и более старых версий CUDA обратитесь к отдельному руководству Installation Guide.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое DALI?

Библиотека с ускорением на GPU для загрузки и предобработки изображений, видео и аудио, ускоряющая обучение и инференс моделей глубокого обучения. NVIDIA DALI (Data Loading Library) переносит загрузку и предобработку данных для глубокого обучения с CPU на GPU. Пайплайны охватывают декодирование, кадрирование, изменение размера и другие аугментации изображений, видео и аудио, а встроенный движок выполнения отвечает за предварительную загрузку данных, параллельное выполнение и формирование батчей.

DALI можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

DALI распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

DALI всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в DALI — 6 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать DALI?

Устранение узкого места на CPU при обучении моделей классификации изображений или обнаружения объектов. Использование одного и того же пайплайна предобработки в проектах на TensorFlow и PyTorch. Запуск предобработки вместе с моделями на Triton Inference Server. Загрузка и аугментация аудио- или видеодатасетов для моделей речи и компьютерного зрения.

Как установить DALI?

Установите последнюю версию DALI для CUDA 12 с помощью pip: pip install nvidia-dali-cuda120 Убедитесь, что установлены драйвер NVIDIA и CUDA Toolkit с поддержкой CUDA 12 Следуйте руководству Getting Started в документации

Где скачать DALI?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/NVIDIA/DALI