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@@ -26,7 +26,7 @@ AI模型训练/推理过程中涉及到的数据处理非常灵活：一方面
#### 高效性
由于GPU/华为昇腾Ascend等常见AI加速器主要面向Tensor数据类型计算，并不具备通用的数据处理能力，现有主流机器学习系统数据模块通常选择使用CPU进行数据流水线的执行。理想情况下，在每个训练迭代步开始之前，数据模块都需要将数据准备好、以减少加速器因为等待数据而阻塞的时间消耗。然而数据流水线中的数据加载和数据预处理常常面临着具有挑战性的I/O性能性能和CPU计算性能问题，数据模块需要设计具备支持随机读取且具备高读取吞吐率的文件格式来解决数据读取瓶颈问题，同时还需要设计合理的并行架构来高效的执行数据流水线，以解决计算性能问题。为达到高性能的训练吞吐率，主流机器学习系统均采用数据处理与模型计算进行异步执行，以掩盖数据预处理的延迟。
由于GPU/华为昇腾Ascend等常见AI加速器主要面向Tensor数据类型计算，并不具备通用的数据处理能力，现有主流机器学习系统数据模块通常选择使用CPU进行数据流水线的执行。理想情况下，在每个训练迭代步开始之前，数据模块都需要将数据准备好、以减少加速器因为等待数据而阻塞的时间消耗。然而数据流水线中的数据加载和数据预处理常常面临着具有挑战性的I/O性能和CPU计算性能问题，数据模块需要设计具备支持随机读取且具备高读取吞吐率的文件格式来解决数据读取瓶颈问题，同时还需要设计合理的并行架构来高效的执行数据流水线，以解决计算性能问题。为达到高性能的训练吞吐率，主流机器学习系统均采用数据处理与模型计算进行异步执行，以掩盖数据预处理的延迟。
#### 保序性