PyTorch Distributed Elasticにおける時間計測

PyTorch Distributed ElasticにおけるFileTimerClient

本記事では、FileTimerClientの役割、仕組み、プログラミング方法について解説します。

FileTimerClientは、分散環境における各ワーカー間の時間計測を同期するためのツールです。具体的には、以下の機能を提供します。

• 各ワーカーにおけるイベントの開始・終了時間の記録
• 各ワーカー間の時間差の補正
• グローバルなタイムラインの作成

これらの機能により、分散環境における訓練の進行状況を正確に把握することができ、訓練の効率化に貢献します。

FileTimerClientは、以下のファイルを使用して時間計測を行います。

• timer_config.json: タイマー設定ファイル。各ワーカーにおけるイベントの種類と開始・終了時間の記録方法を定義します。
• timer_events.log: 各ワーカーにおけるイベントの開始・終了時間記録ファイル。

各ワーカーは、FileTimerClientを使用して、以下の手順で時間計測を行います。

1. timer_config.jsonを読み込み、イベントの種類と開始・終了時間の記録方法を xác địnhします。
2. timer_events.logファイルを開き、イベントの開始・終了時間を記録します。
3. 定期的に、他のワーカーと時間情報を交換し、時間差を補正します。
4. グローバルなタイムラインを作成します。

FileTimerClientのプログラミング

FileTimerClientを使用するには、以下のコードが必要です。

from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient

# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")

# イベントの開始
timer_client.start_event("event_name")

# ...

# イベントの終了
timer_client.end_event("event_name")

# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()

FileTimerClientは、PyTorch Distributed Elasticにおける時間計測のためのツールです。分散環境における訓練の進行状況を正確に把握し、訓練の効率化に貢献します。

本記事では、FileTimerClientの役割、仕組み、プログラミング方法について解説しました。

FileTimerClientのサンプルコード

シンプルな例

from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient

# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")

# イベントの開始
timer_client.start_event("my_event")

# 処理

# イベントの終了
timer_client.end_event("my_event")

# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()

複数イベントの例

from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient

# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")

# イベント1の開始
timer_client.start_event("event1")

# 処理1

# イベント1の終了
timer_client.end_event("event1")

# イベント2の開始
timer_client.start_event("event2")

# 処理2

# イベント2の終了
timer_client.end_event("event2")

# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()

ネストしたイベントの例

from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient

# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")

# イベント1の開始
timer_client.start_event("event1")

# イベント2の開始
timer_client.start_event("event2")

# 処理2

# イベント2の終了
timer_client.end_event("event2")

# 処理1

# イベント1の終了
timer_client.end_event("event1")

# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()

コールバック関数の例

from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient

def on_event_start(event_name):
    print(f"イベント {event_name} が開始されました")

def on_event_end(event_name):
    print(f"イベント {event_name} が終了しました")

# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log",
                                on_event_start=on_event_start, on_event_end=on_event_end)

# イベントの開始
timer_client.start_event("my_event")

# 処理

# イベントの終了
timer_client.end_event("my_event")

詳細については、PyTorch Distributed Elastic documentationとFileTimerClient documentationを参照してください。

FileTimerClient 以外の方法

MPI は、分散環境における通信のための標準的なライブラリです。MPI には、時間計測機能も含まれています。

from mpi4py import MPI

comm = MPI.COMM_WORLD

# イベントの開始
start_time = MPI.Wtime()

# 処理

# イベントの終了
end_time = MPI.Wtime()

# 経過時間の計算
elapsed_time = end_time - start_time

NCCL は、GPU 間の通信のためのライブラリです。NCCL にも、時間計測機能も含まれています。

import torch

# GPU デバイスを取得
device = torch.cuda.current_device()

# イベントの開始
start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
start_event.record()

# 処理

# イベントの終了
end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end_event.record()

# 経過時間の計算
elapsed_time = start_event.elapsed_time(end_event)

自作のツール

上記の方法以外にも、ニーズに合わせて自作のツールを作成することも可能です。

• 使用する環境
• 必要な機能
• 開発の容易さ

FileTimerClient は、PyTorch Distributed Elastic と組み合わせて使用する場合に最適です。MPI や NCCL は、より汎用的なライブラリです。自作のツールは、特定のニーズに合わせた機能を実装することができます。

FileTimerClient 以外にも、分散環境における時間計測を行う方法はいくつかあります。どの方法を選択するべきかは、要件によって異なります。