GPU並行処理の秘訣！PyTorchにおけるtorch.cuda.set_streamの役割と使い方

PyTorch CUDAにおけるtorch.cuda.set_streamの詳細解説

ストリームとは

CUDAストリームは、GPU上で行われる計算を順序付けするための仮想的なキューです。複数のストリームを作成し、それぞれ異なる計算を割り当てることで、並行処理を実現することができます。

torch.cuda.set_streamは、現在のスレッドで実行されるすべての計算を指定されたストリームに割り当てます。この関数を使うことで、コード内の特定の部分を特定のストリームに割り当て、並行処理を制御することができます。

torch.cuda.set_streamは以下の引数を受け取ります。

• stream: 計算を割り当てるストリームオブジェクト

以下のコード例は、2つのストリームを作成し、それぞれ異なる計算を実行する方法を示しています。

import torch

# 2つのストリームを作成
stream0 = torch.cuda.Stream()
stream1 = torch.cuda.Stream()

# ストリーム0に計算を割り当て
with torch.cuda.set_stream(stream0):
    # ストリーム0上で実行される計算
    a = torch.randn(1000, 1000)
    b = torch.randn(1000, 1000)
    c = torch.mm(a, b)

# ストリーム1に計算を割り当て
with torch.cuda.set_stream(stream1):
    # ストリーム1上で実行される計算
    d = torch.randn(1000, 1000)
    e = torch.randn(1000, 1000)
    f = torch.mm(d, e)

# ストリーム0とストリーム1の計算を同期
stream0.synchronize()
stream1.synchronize()

# 結果を出力
print(c)
print(f)

• torch.cuda.set_streamは、CUDAデバイス上で実行する必要があります。
• 複数のストリームを使用する場合は、それぞれのストリームの同期を適切に行う必要があります。
• ストリームの使用は、複雑なコードになる可能性があります。

さらに詳しく

torch.cuda.set_streamの詳細については、以下のPyTorch公式ドキュメントを参照してください。

補足情報

• CUDAストリームは、GPUの処理能力を最大限に活用するために非常に有効な手段です。
• ただし、ストリームの使用は複雑なコードになる可能性があるため、注意が必要です。
• ストリームを使いこなすためには、CUDAの仕組みを理解する必要があります。

torch.cuda.set_streamのサンプルコード

異なるストリームで2つのベクトルの積を計算

import torch

# 2つのストリームを作成
stream0 = torch.cuda.Stream()
stream1 = torch.cuda.Stream()

# ストリーム0に計算を割り当て
with torch.cuda.set_stream(stream0):
    # ストリーム0上で実行される計算
    a = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    b = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    c = torch.mm(a, b)

# ストリーム1に計算を割り当て
with torch.cuda.set_stream(stream1):
    # ストリーム1上で実行される計算
    d = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    e = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    f = torch.mm(d, e)

# ストリーム0とストリーム1の計算を同期
stream0.synchronize()
stream1.synchronize()

# 結果を出力
print(c)
print(f)

ストリームを使用してデータ転送と計算を並行処理

import torch

# ホストメモリからGPUメモリへのデータ転送
def data_transfer(stream, data):
    with torch.cuda.set_stream(stream):
        return data.cuda()

# GPUメモリ上で実行される計算
def computation(stream, a, b):
    with torch.cuda.set_stream(stream):
        return torch.mm(a, b)

# ストリームを作成
stream0 = torch.cuda.Stream()
stream1 = torch.cuda.Stream()

# データ転送をストリーム0に割り当て
data = torch.randn(1000, 1000)
data_gpu = data_transfer(stream0, data)

# 計算をストリーム1に割り当て
a = data_gpu
b = torch.randn(1000, 1000).cuda()
c = computation(stream1, a, b)

# ストリーム0とストリーム1の計算を同期
stream0.synchronize()
stream1.synchronize()

# 結果を出力
print(c)

ストリームを使用して複数のカーネルを並行実行

import torch

# カーネル
def kernel(stream, a, b):
    with torch.cuda.set_stream(stream):
        return torch.mm(a, b)

# ストリームを作成
stream0 = torch.cuda.Stream()
stream1 = torch.cuda.Stream()

# 複数のカーネルを異なるストリームで実行
a = torch.randn(1000, 1000).cuda()
b = torch.randn(1000, 1000).cuda()

c = kernel(stream0, a, b)
d = kernel(stream1, a, b)

# ストリーム0とストリーム1の計算を同期
stream0.synchronize()
stream1.synchronize()

# 結果を出力
print(c)
print(d)

torch.cuda.set_stream 以外の方法

torch.cuda.default_stream

import torch

# デフォルトストリームを変更
torch.cuda.default_stream = torch.cuda.Stream()

# 現在のスレッドで実行されるすべての計算はデフォルトストリームに割り当てられる
a = torch.randn(1000, 1000).cuda()
b = torch.randn(1000, 1000).cuda()
c = torch.mm(a, b)

CUDAイベントは、GPU上で行われる計算の完了を通知するために使用することができます。イベントを使用して、異なるストリーム間の同期を行うことができます。

import torch

# イベントを作成
event = torch.cuda.Event()

# ストリーム0で計算を実行
with torch.cuda.set_stream(stream0):
    # ストリーム0上で実行される計算
    a = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    b = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    c = torch.mm(a, b)

# イベントを記録
event.record()

# ストリーム1で計算を実行
with torch.cuda.set_stream(stream1):
    # ストリーム1上で実行される計算
    d = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    e = torch.randn(1000, 1000).cuda()
    f = torch.mm(d, e)

# イベントが完了するまで待機
event.wait()

# 結果を出力
print(c)
print(f)

その他の方法

• CUDAカーネルのlaunchオプションを使用してストリームを指定することができます。
• CUDA Driver APIを使用してストリームを直接制御することができます。

これらの方法は、より高度な知識と経験が必要となります。

torch.cuda.set_streamは、CUDAデバイス上で実行される計算を異なるストリームに割り当てるための便利な関数です。複数のストリームを