# 並行處理

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。

SoundStorm是由Google Research開發的一種音頻生成技術，它通過並行生成音頻令牌來大幅減少音頻合成的時間。這項技術能夠生成高質量、與語音和聲學條件一致性高的音頻，並且可以與文本到語義模型結合，控制說話內容、說話者聲音和說話輪次，實現長文本的語音合成和自然對話的生成。SoundStorm的重要性在於它解決了傳統自迴歸音頻生成模型在處理長序列時推理速度慢的問題，提高了音頻生成的效率和質量。