SPDL（Scalable and Performant Data Loading）是由Meta Reality Labs開發的一種新的數據加載解決方案，旨在提高AI模型訓練的效率。它採用基於線程的並行處理，相比傳統的基於進程的解決方案，SPDL在普通Python解釋器中實現了高吞吐量，並且消耗的計算資源更少。SPDL與Free-Threaded Python兼容，在禁用GIL的情況下，比啟用GIL的FT Python實現更高的吞吐量。SPDL的主要優點包括高吞吐量、易於理解的性能、不封裝預處理操作、不引入領域特定語言（DSL）、無縫集成異步工具、靈活性、簡單直觀以及容錯性。SPDL的背景信息顯示，隨著模型規模的增長，對數據的計算需求也隨之增加，而SPDL通過最大化GPU的利用，加快了模型訓練的速度。