PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.synchronize 完全ガイド

PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.synchronize 解説

すべての GPU カーネルの完了を確実にしたい場合

複数の GPU カーネルを同時に実行し、その結果を後続の処理で利用したい場合、すべてのカーネルが完了する前に後続の処理を実行してしまうと、結果が不正確になる可能性があります。torch.cpu.synchronize を使用することで、すべてのカーネルが完了してから後続の処理を実行させることができます。

GPU メモリの使用量を削減したい場合

GPU カーネルは、実行中に GPU メモリを使用します。すべてのカーネルが完了する前に後続の処理を実行してしまうと、必要以上に GPU メモリを使用してしまう可能性があります。torch.cpu.synchronize を使用することで、すべてのカーネルが完了してから後続の処理を実行させることで、GPU メモリの使用量を削減することができます。

デバッグ

GPU カーネルの動作をデバッグする場合、torch.cpu.synchronize を使用することで、カーネルの実行順序を制御することができます。

使用例

import torch

# GPU カーネルを実行
for i in range(10):
    torch.cuda.launch_kernel(...)

# すべての GPU カーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# 後続の処理
...

注意事項

• torch.cpu.synchronize は、CPU 上のすべての GPU カーネルの完了を待機します。そのため、実行時間が長くなる可能性があります。
• torch.cpu.synchronize は、CUDA コンテキスト内で呼び出す必要があります。

• PyTorch Miscellaneous モジュールには、torch.cpu.synchronize 以外にも、様々なユーティリティ関数が用意されています。詳細は、PyTorch のドキュメントを参照してください。

PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.synchronize サンプルコード

サンプルコード 1: 複数の GPU カーネルの完了を待機する

import torch

# GPU カーネルを実行
for i in range(10):
    torch.cuda.launch_kernel(...)

# すべての GPU カーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# 後続の処理
print("すべての GPU カーネルが完了しました")

サンプルコード 2: GPU メモリの使用量を削減する

import torch

# GPU カーネルを実行
for i in range(10):
    x = torch.randn(1000, 1000, device="cuda")
    y = torch.randn(1000, 1000, device="cuda")
    torch.matmul(x, y)

# すべての GPU カーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# GPU メモリの使用量を確認
print(torch.cuda.memory_allocated())

# 後続の処理
...

このコードは、10 回の torch.matmul 演算を実行し、すべてのカーネルが完了してから GPU メモリの使用量を出力します。

サンプルコード 3: デバッグ

import torch

# GPU カーネルを実行
for i in range(10):
    torch.cuda.launch_kernel(...)

# 特定のカーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize(i)

# デバッグ処理
...

# すべての GPU カーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# 後続の処理
...

このコードは、10 個の GPU カーネルを実行し、特定のカーネルが完了してからデバッグ処理を実行します。

• 上記のサンプルコードは、あくまでも参考です。必要に応じてコードを修正してください。

PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.synchronize の代替方法

torch.cuda.stream.wait_event() は、特定のストリームのすべてのイベントが完了するまで待機する関数です。この関数は、torch.cpu.synchronize よりも細かい制御が可能です。

import torch

# ストリームを作成
stream = torch.cuda.Stream()

# GPU カーネルを実行
for i in range(10):
    torch.cuda.launch_kernel(stream, ...)

# ストリームのすべてのイベントが完了するまで待機
stream.wait_event()

# 後続の処理
...

torch.cuda.synchronize() は、現在の CUDA コンテキスト内のすべての GPU カーネルの完了を待機する関数です。torch.cpu.synchronize よりも範囲が狭くなりますが、CUDA コンテキストを切り替える必要がないという利点があります。

import torch

# GPU カーネルを実行
for i in range(10):
    torch.cuda.launch_kernel(...)

# 現在の CUDA コンテキスト内のすべての GPU カーネルの完了を待機
torch.cuda.synchronize()

# 後続の処理
...

イベント駆動プログラミングは、カーネルの完了を待機する代わりに、イベントが発生したときに処理を実行する方法です。PyTorch では、torch.cuda.Event クラスを使用してイベント駆動プログラミングを行うことができます。

import torch

# イベントを作成
event = torch.cuda.Event()

# GPU カーネルを実行
for i in range(10):
    torch.cuda.launch_kernel(..., event)

# イベントが発生したときに処理を実行
event.record()
event.wait()

# 後続の処理
...

• すべての GPU カーネルの完了を待機したい場合は、torch.cpu.synchronize が最も簡単です。
• 特定のストリームのすべてのイベントが完了するまで待機したい場合は、torch.cuda.stream.wait_event() を使用します。
• 現在の CUDA コンテキスト内のすべての GPU カーネルの完了を待機したい場合は、torch.cuda.synchronize を使用します。
• より細かい制御が必要な場合は、イベント駆動プログラミングを使用します。