PyTorch Miscellaneous: torch.cuda.memory._snapshot() 完全ガイド

PyTorch Miscellaneous: torch.cuda.memory._snapshot() 解説

機能

torch.cuda.memory._snapshot() は、以下の情報を提供します。

• 使用されている総メモリ量
• 各メモリ割り当てのサイズと場所
• 各メモリ割り当ての所有者 (Tensor や CUDA イベントなど)

使用方法

torch.cuda.memory._snapshot() は、以下のコードのように使用できます。

import torch

snapshot = torch.cuda.memory._snapshot()

# 使用されている総メモリ量を取得
total_memory = snapshot.total_memory

# 各メモリ割り当ての情報を出力
for allocation in snapshot.allocations:
    print(f"サイズ: {allocation.size}, 場所: {allocation.device}, 所有者: {allocation.owner}")

注意事項

• torch.cuda.memory._snapshot() は、CUDA デバイス上でのみ使用できます。
• この関数は、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

例

以下のコードは、torch.cuda.memory._snapshot() を使用して、CUDA デバイス上のメモリ使用状況のスナップショットを取得する方法を示しています。

import torch

# CUDA デバイス上のメモリ使用状況のスナップショットを取得
snapshot = torch.cuda.memory._snapshot()

# 使用されている総メモリ量を出力
print(f"使用されている総メモリ量: {snapshot.total_memory}")

# 各メモリ割り当ての情報を出力
for allocation in snapshot.allocations:
    print(f"サイズ: {allocation.size}, 場所: {allocation.device}, 所有者: {allocation.owner}")

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

使用されている総メモリ量: 1024 MiB

サイズ: 512 MiB, 場所: cuda:0, 所有者: Tensor
サイズ: 256 MiB, 場所: cuda:0, 所有者: CUDA イベント

torch.cuda.memory._snapshot() は、CUDA デバイス上のメモリ使用状況を分析するための強力なツールです。この関数は、デバッグやパフォーマンス分析に役立ちます。

PyTorch torch.cuda.memory._snapshot() サンプルコード

使用例

import torch

# CUDA デバイス上のメモリ使用状況のスナップショットを取得
snapshot = torch.cuda.memory._snapshot()

# 使用されている総メモリ量を出力
print(f"使用されている総メモリ量: {snapshot.total_memory}")

# 各メモリ割り当ての情報を出力
for allocation in snapshot.allocations:
    print(f"サイズ: {allocation.size}, 場所: {allocation.device}, 所有者: {allocation.owner}")

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

使用されている総メモリ量: 1024 MiB

サイズ: 512 MiB, 場所: cuda:0, 所有者: Tensor
サイズ: 256 MiB, 場所: cuda:0, 所有者: CUDA イベント

メモリ割り当てのフィルタリング

torch.cuda.memory._snapshot() は、filter オプションを使用して、特定のメモリ割り当てのみを取得するようにフィルタリングできます。

# テンサーのみを取得
snapshot = torch.cuda.memory._snapshot(filter=lambda a: isinstance(a.owner, torch.Tensor))

# 特定の CUDA デバイス上のメモリ割り当てのみを取得
snapshot = torch.cuda.memory._snapshot(filter=lambda a: a.device == torch.device("cuda:0"))

詳細情報の取得

torch.cuda.memory._snapshot() は、detail オプションを使用して、詳細情報を取得するように設定できます。

# 詳細情報を取得
snapshot = torch.cuda.memory._snapshot(detail=True)

# 各メモリ割り当ての詳細情報を出力
for allocation in snapshot.allocations:
    print(f"サイズ: {allocation.size}, 場所: {allocation.device}, 所有者: {allocation.owner}")
    print(f"詳細情報: {allocation.details}")

その他のサンプルコード

• 特定の操作前後でメモリ使用状況を比較する
• メモリリークを検出する
• パフォーマンス分析を行う

torch.cuda.memory._snapshot() は、CUDA デバイス上のメモリ使用状況を分析するための強力なツールです。この関数は、デバッグやパフォーマンス分析に役立ちます。

PyTorch torch.cuda.memory._snapshot() 以外の方法

nvidia-smi コマンドは、NVIDIA GPU の情報を表示するコマンドラインツールです。このコマンドを使用して、CUDA デバイス上のメモリ使用状況を表示することができます。

nvidia-smi

このコマンドを実行すると、以下のような出力が得られます。

|------------------------------------------------------|
| GPU | Name | Memory | Utilization | Temperature |
|------------------------------------------------------|
| 0 | GeForce RTX 3090 | 24 GB | 50% | 60 C |
| 1 | GeForce RTX 3080 | 10 GB | 40% | 55 C |
|------------------------------------------------------|

PyTorch Profiler は、PyTorch アプリケーションのパフォーマンスを分析するツールです。このツールを使用して、CUDA デバイス上のメモリ使用状況を分析することができます。

import torch.profiler

with torch.profiler.profile():
    # モデルを実行

このコードを実行すると、pytorch_profiler.out というファイルが生成されます。このファイルを開くと、CUDA デバイス上のメモリ使用状況に関する情報が表示されます。

Nsight Systems は、NVIDIA が提供するパフォーマンス分析ツールです。このツールを使用して、CUDA デバイス上のメモリ使用状況を分析することができます。

Nsight Systems を使用するには、NVIDIA Developer Zone からダウンロードする必要があります。

torch.cuda.memory._snapshot() は、CUDA デバイス上のメモリ使用状況を分析するための強力なツールです。しかし、他にもいくつかの方法があります。