CUDAカーネルのパフォーマンス分析に役立つtorch.cuda.nvtx.markの使い方

PyTorchのCUDAにおけるtorch.cuda.nvtx.markの詳細解説

torch.cuda.nvtx.markは、NVIDIAのNVTXフレームワークを利用して、CUDAカーネルの実行中に発生するイベントをマークするための関数です。この関数は、パフォーマンス分析やデバッグツールで、カーネルの実行時間や並行性を可視化するために使用できます。

使い方

torch.cuda.nvtx.markは以下の形式で使用します。

torch.cuda.nvtx.mark(name)

ここで、nameはイベントの名前を表す文字列です。イベントの名前は、パフォーマンス分析ツールでイベントを識別するために使用されます。

例

以下の例は、torch.cuda.nvtx.markを使用して、2つのカーネルの実行時間を計測する方法を示しています。

import torch

# カーネル1
def kernel1(x):
    return x * x

# カーネル2
def kernel2(x):
    return x + x

# イベントの開始
torch.cuda.nvtx.mark("kernel1_start")

# カーネル1の実行
result1 = kernel1(torch.randn(1000))

# イベントの終了
torch.cuda.nvtx.mark("kernel1_end")

# イベントの開始
torch.cuda.nvtx.mark("kernel2_start")

# カーネル2の実行
result2 = kernel2(torch.randn(1000))

# イベントの終了
torch.cuda.nvtx.mark("kernel2_end")

この例を実行すると、パフォーマンス分析ツールで以下のイベントが表示されます。

• kernel1_start
• kernel1_end

これらのイベントの開始時間と終了時間を使用して、各カーネルの実行時間を計測することができます。

詳細

torch.cuda.nvtx.markは、以下のオプション引数を受け取ります。

• domain: イベントのドメインを表す文字列です。デフォルトは""です。
• color: イベントの色を表す整数です。デフォルトは-1です。

これらのオプション引数は、パフォーマンス分析ツールでイベントをより詳細に表示するために使用できます。

注意事項

• torch.cuda.nvtx.markは、CUDA 10.0以降が必要です。
• torch.cuda.nvtx.markは、パフォーマンス分析ツールで使用するためのものであり、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

補足

• torch.cuda.nvtx.mark以外にも、torch.cuda.nvtx.range_pushとtorch.cuda.nvtx.range_popを使用して、イベントの開始と終了を明示的に指定することができます。
• torch.cuda.nvtxモジュールは、CUDAカーネルのパフォーマンス分析以外にも、デバッグやプロファイリングにも使用できます。

PyTorchのCUDAにおけるtorch.cuda.nvtx.markのサンプルコード

サンプルコード1: カーネルの実行時間を計測する

import torch

# カーネル1
def kernel1(x):
    return x * x

# カーネル2
def kernel2(x):
    return x + x

# イベントの開始
torch.cuda.nvtx.mark("kernel1_start")

# カーネル1の実行
result1 = kernel1(torch.randn(1000))

# イベントの終了
torch.cuda.nvtx.mark("kernel1_end")

# イベントの開始
torch.cuda.nvtx.mark("kernel2_start")

# カーネル2の実行
result2 = kernel2(torch.randn(1000))

# イベントの終了
torch.cuda.nvtx.mark("kernel2_end")

これらのイベントの開始時間と終了時間を使用して、各カーネルの実行時間を計測することができます。

サンプルコード2: イベントのドメインと色を設定する

import torch

# カーネル
def kernel(x):
    return x * x

# イベントの開始
torch.cuda.nvtx.mark("kernel_start", domain="my_domain", color=10)

# カーネルの実行
result = kernel(torch.randn(1000))

# イベントの終了
torch.cuda.nvtx.mark("kernel_end", domain="my_domain", color=10)

このコードを実行すると、パフォーマンス分析ツールで以下のイベントが表示されます。

• kernel_start (ドメイン: my_domain, 色: 10)

イベントのドメインと色を設定することで、パフォーマンス分析ツールでイベントをより詳細に表示することができます。

サンプルコード3: イベントの範囲を明示的に指定する

import torch

# カーネル
def kernel(x):
    return x * x

# イベントの範囲の開始
with torch.cuda.nvtx.range_push("kernel"):

    # カーネルの実行
    result = kernel(torch.randn(1000))

# イベントの範囲の終了

このコードを実行すると、パフォーマンス分析ツールで以下のイベントが表示されます。

• kernel

torch.cuda.nvtx.range_pushとtorch.cuda.nvtx.range_popを使用して、イベントの開始と終了を明示的に指定することができます。

CUDAカーネルの実行時間を計測する他の方法

CUDAイベントを使用する

CUDAイベントは、CUDAカーネルの実行時間計測のためにNVIDIAが提供している機能です。CUDAイベントを使用するには、以下の手順が必要です。

1. CUDAイベントを作成する。
2. カーネルの実行前にイベントを開始する。
3. イベントの開始時間と終了時間を使用して、実行時間を計算する。

CUDAイベントを使用する方法は、以下のコード例を参照してください。

import torch
import cuda

# CUDAイベントを作成
start_event = cuda.Event()
end_event = cuda.Event()

# カーネルの実行前にイベントを開始
start_event.record()

# カーネルの実行
result = kernel(torch.randn(1000))

# カーネルの実行後にイベントを停止
end_event.record()

# イベントの開始時間と終了時間を使用して、実行時間を計算
execution_time = start_event.elapsed_time(end_event)

NVIDIA Nsight Systemsは、CUDAカーネルのパフォーマンス分析ツールです。NVIDIA Nsight Systemsを使用するには、以下の手順が必要です。

1. NVIDIA Nsight Systemsをインストールする。
2. CUDAカーネルを実行するアプリケーションを起動する。
3. NVIDIA Nsight Systemsでアプリケーションを接続する。
4. パフォーマンス分析画面で、カーネルの実行時間を確認する。

NVIDIA Nsight Systemsを使用する方法は、以下のドキュメントを参照してください。

その他の方法

上記以外にも、CUDAカーネルの実行時間を計測する方法はいくつかあります。

• timeモジュールを使用する
• perfコマンドを使用する
• CUDAカーネルのプロファイリング機能を使用する

これらの方法は、それぞれ利点と欠点があります。最適な方法は、状況によって異なります。

CUDAカーネルの実行時間を計測する方法はいくつかあります。それぞれの方法の利点と欠点を理解して、状況に応じて最適な方法を選択することが重要です。