PyTorch CUDA プログラミングの参考資料

PyTorch の CUDA に関連する torch.cuda.device_of のプログラミング解説

この関数の理解を深めるために、以下の内容を解説します:

• torch.cuda.device_of の概要:
  • 役割
  • 引数
  • 戻り値
• torch.cuda.device_of の使い方:
  • Tensor のデバイス確認
  • デバイス間の Tensor 移動
• torch.cuda.device_of の関連関数:
  • torch.cuda.current_device
  • torch.cuda.get_device_name
• コード例:
• 補足:
  • デバイスの概念
  • CUDA のバージョン確認

torch.cuda.device_of の概要

役割:

torch.cuda.device_of は、Tensor がどの GPU デバイスに割り当てられているのかを取得します。これは、複数の GPU デバイスを使用する環境で、特定の Tensor がどのデバイス上で計算を実行しているのかを確認する必要がある場合に役立ちます。

引数:

• tensor (torch.Tensor): デバイスを確認したい Tensor

戻り値:

• int: Tensor が割り当てられている GPU デバイスの ID

torch.cuda.device_of の使い方

Tensor のデバイス確認:

# Tensor のデバイス確認
tensor = torch.randn(10)
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

デバイス間の Tensor 移動:

# デバイス間の Tensor 移動
tensor = torch.randn(10).cuda(1)  # Tensor を GPU デバイス 1 に割り当て
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

tensor = tensor.to("cuda:0")  # Tensor を GPU デバイス 0 に移動
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

torch.cuda.device_of の関連関数

• torch.cuda.current_device(): 現在のデフォルト GPU デバイスを取得します。
• torch.cuda.get_device_name(device_id): 指定されたデバイス ID のデバイス名を取得します。

# Tensor のデバイス確認
tensor = torch.randn(10)
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

# デバイス間の Tensor 移動
tensor = torch.randn(10).cuda(1)  # Tensor を GPU デバイス 1 に割り当て
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

tensor = tensor.to("cuda:0")  # Tensor を GPU デバイス 0 に移動
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

補足

デバイスの概念:

PyTorch では、CPU と GPU といった異なる計算デバイスを抽象化して デバイス という概念で扱います。

CUDA のバージョン確認:

CUDA を使用する前に、CUDA のバージョン確認 を行うことをおすすめします。

# CUDA のバージョン確認
import torch

if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA バージョン: {torch.version.cuda}")
else:
    print("CUDA が利用できません")

PyTorch CUDA サンプルコード集

Tensor のデバイス確認

# Tensor のデバイス確認
tensor = torch.randn(10)
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

デバイス間の Tensor 移動

# デバイス間の Tensor 移動
tensor = torch.randn(10).cuda(1)  # Tensor を GPU デバイス 1 に割り当て
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

tensor = tensor.to("cuda:0")  # Tensor を GPU デバイス 0 に移動
device_id = torch.cuda.device_of(tensor)
print(f"Tensor は GPU デバイス {device_id} に割り当てられています")

GPU 上でのテンサー計算

# GPU 上でのテンサー計算
x = torch.randn(100, 100).cuda()
y = torch.randn(100, 100).cuda()

z = torch.mm(x, y)

print(f"Tensor z は GPU デバイス {torch.cuda.device_of(z)} に割り当てられています")

データセットの GPU 転送

# データセットの GPU 転送
from torchvision import datasets

train_dataset = datasets.MNIST(
    root="./data",
    train=True,
    download=True,
    transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
)

# データセットを GPU デバイス 0 に転送
train_dataset = train_dataset.to("cuda:0")

# DataLoader を使用してバッチ処理
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=64,
    shuffle=True,
)

# GPU 上でモデルの訓練
for epoch in range(10):
    for images, labels in train_loader:
        # GPU 上で計算
        ...

カスタム CUDA カーネルの実行

# カスタム CUDA カーネルの実行
import torch.cuda.nvtx as nvtx

def my_kernel(a, b, out):
    # CUDA カーネルコード
    ...

# カーネルの実行
with nvtx.range("my_kernel"):
    my_kernel(a.cuda(), b.cuda(), out.cuda())

PyTorch CUDA プログラミングのその他の方法

# GPU が利用可能かどうかを確認
if torch.cuda.is_available():
    # GPU を使用するコード
else:
    # CPU を使用するコード

torch.cuda.set_device() の使用:

# デフォルトの GPU デバイスを設定
torch.cuda.set_device(device_id)

DataParallel モジュールの使用:

# 複数の GPU デバイスでモデルを並列実行
from torch.nn.parallel import DataParallel

model = DataParallel(model)

DistributedDataParallel モジュールの使用:

# 複数の GPU デバイスでモデルを分散並列実行
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

model = DistributedDataParallel(model)

CUDA と CPU の混合使用:

# モデルの一部を GPU で、一部を CPU で実行
model.cpu()
model.linear.cuda()

注意: これらの方法は、状況によって使い分ける必要があります。 詳細については、上記の参考資料を参照してください。