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跟着 AI 工夫的赶快发展，尤其是在大型言语模子（LLM）向视觉言语模子（VLM）及具身智能的进步，造就数据的样式也正在阅历从“静态图片”向“海量视频”的全面鬈曲。视频数据凭借其蕴含的丰富时序信息，已成为 AI 露出物理宇宙动态规矩的要津。
但是，奉陪而来的挑战也相通巨大，海量视频数据造就靠近两大核肉痛点：
存储难：视频数据的存储容量弘远，若将其转为图片序列（如 PNG 法子），会占用强大空间；而若存储为视频文献（如 MP4），则会导致读取速率迟缓。
臆测瓶颈：传统数据加载时势多依赖 CPU 进行软件解码，导致 CPU 成瓶颈，不菲的 GPU 资源闲置挥霍
可见，传统的数据加载决策（DataLoader）已无法激动高效视频数据造就的需求，成为制约模子造就速率的最大瓶颈。咱们急需一个能配得上高性能 GPU 的数据加载器——这恰是智元团队倾力打造 VideoDataset 的初心。
当今已肃穆开源，迎接体验：
GitHub 地址：https://github.com/AgiBot-World/VideoDataset天元证券官网-在线股票杠杆_线上炒股配资平台
01/
VideoDataset 能带来什么？
VideoDataset 是智元机器东谈主团队基于本体 AI 造就需求深度拓荒的高性能视频数据加载库。
极致性能： 通过将解码任务从传统的 CPU 飘动到 GPU，充分挖掘硬件解码才略，费解量莳植 4 倍。
立时造访： 处罚了硬件解码频频不撑捏立时寻帧 (Random Seek) 的业界膺惩，专为 AI 造就设想的立时采样功能。
无缝集成： 兼容 PyTorch Dataset 接口，提供 Mixin 类，拓荒者改几行代码即可接入现存造就流。
02/
VideoDataset 性能实测对比
为了更直不雅地评估 VideoDataset 的发达，咱们进行了 VideoDataset 与主流 CPU 软件解码决策的全面性能对比测试，测试对象包括 OpenCV、Torchvision（PyAV）、Torchvision（VideoReader）和TorchCodec。
罢了披露，VideoDataset与主流 CPU 软件解码决策对比，在解码费解量上莳植了3到4倍。
况兼，它能更灵验地摊派臆测负载，从而将解码任务近乎剥离CPU。这一上风使得 VideoDataset 在大领域视频数据造就中不仅能提供更高的解码成果，还能最大戒指地欺诈GPU资源，提高举座造就成果。
多程度下与主流 CPU 软件解码决策费解量（FPS）对比
CPU欺诈率（%）对比
同期，由于撑捏多解码器复用，在面对本体造就中海量视频立时解码的场景下，VideoDataset 的解码费解量比较主流 GPU 硬件解码决策相通也有明显的上风。
多程度下多视频立时解码费解量（FPS）对比
03/
VideoDataset 怎么作念到极限莳植的？
硬件解码用于造就，松懈软件解码瓶颈
传统解码软件不息针对每个视频流单独创建解码器实例，这在视频流较多、并发量高的情况下，解码器实例的动态创建与殉国将带来较大支拨。VideoDataset 基于 NVIDIA Video Codec SDK 进行封装，通过多解码器（Decoder）调养和坐蓐者—蹧跶者模子等多种技巧罢了了解码与造就的澈底异步活水线，使解码器欺诈率达到 90% 以上，莳植了解码性能和费解量。
攻克视频立时寻帧 （Random Seek）膺惩
视频编码依赖前后帧（I/P/B帧），而传统的硬件解码只可按序播放，立时跳帧时速率极慢。在 AI 造就中需要立时抽样，这就成为了造就瓶颈。Videodataset 通过将视频进行 GOP 级切分，撑捏快速定位到要津帧。这么，解码器无需解码扫数 GOP，只需要解码到筹谋帧即可罢手，从而罢了了高效的立时寻帧。
PyTorch 多程度陷坑
处罚 Python 多程度（spawn/fork）与 CUDA Context 的冲突，确保在 DataLoader 多 worker 模式下踏实运转。
04/
VideoDataset 肃穆开源
VideoDataset 是智元在真机造就中全心打磨出的“基建砖块”，如今肃穆开源，拓荒者不错好像吩咐海量视频数据的挑战，大幅莳植AI模子的造就成果，推动更多拓荒者与询查者一都为具身智能的将来孝顺力量。
在将来的发展中，咱们将握住优化和完善 VideoDataset，接下来的版块更新将包括：
撑捏多级活水线优化，莳植造就历程的机动性与成果；
澈底撑捏Lerobot，推动生态系统的互联互通；
面向PB级数据的散布式存储加载，处理海量数据不再是膺惩；
更多视频法子的兼容，助力与HuggingFace生态深度集成。
05/
开源共研，构建洞开共生重生态
智元AGIBOT自树立之初，便怀揣着让具身智能工夫走出实验室、罢了全民拓荒与产业落地的初心，致力破解机器东谈主拓荒的工夫壁垒，构建洞开、共生的具身智能拓荒者生态。为此，智元从工夫底层到应用层捏续发力：开源 GO-1 通用基座大模子、AgiBot World 百万级真机数据集，为拓荒者提供中枢工夫底座；推出 Genie Studio 全链路拓荒平台、灵渠 OS 操作系统与灵创 0 代码创作平台，大幅裁减拓荒门槛；通过举办 AgiBot World Challenge 海外赛事、启动 “智元 A 诡计” 创业加快、联袂产业链伙伴激动 “被集成”，全概念赋能拓荒者与融合伙伴。
智元AGIBOT将链接以开源为中枢，与全球一同推动具身智能工夫的前沿发展。咱们诚邀更多志同谈合的伙伴加入咱们：迎接提交 PR 和 Issue，共同完善测试与性能评测，丰富各类应用场景的考证。若是你也但愿投身于这场 AI 工程化量产落地的海浪，不妨与咱们一都加快具身智能走进执行生涯的措施！
GitHub 地址：https://github.com/AgiBot-World/VideoDataset
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