PyTorch Distributed RPC の代替方法: Horovod、Gloo、Ray、TensorFlow との比較

2024-04-10

PyTorch Distributed RPC: torch.distributed.rpc.PyRRef.owner() プログラミング解説

PyTorch Distributed RPCは、複数のGPUやマシン間で分散学習を行うためのフレームワークです。torch.distributed.rpc.PyRRef.owner()は、分散RPCで重要な役割を果たす関数です。この関数は、PyRRefと呼ばれるオブジェクトの所有権を持つノードを取得します。

PyRRefは、分散RPCでリモートオブジェクトを表すオブジェクトです。PyRRefは、ローカルオブジェクトとは異なり、複数のノード間で共有できます。

torch.distributed.rpc.PyRRef.owner() は、PyRRefの所有権を持つノードを取得します。これは、以下の理由で重要です。

データの場所を知る: PyRRefの所有権を持つノードは、そのPyRRefが参照するデータの場所を知っています。
効率的な通信: PyRRefの所有権を持つノードに直接アクセスすることで、通信を効率化できます。
エラー処理: PyRRefの所有権を持つノードがエラーを検出した場合、エラー処理を適切に行うことができます。

torch.distributed.rpc.PyRRef.owner() は、以下のコードのように使用できます。

import torch.distributed.rpc as rpc

# PyRRefを作成
rref = rpc.remote(torch.tensor(1), args=(1,))

# 所有権を持つノードを取得
owner = rref.owner()

# 所有権を持つノードがGPU 0であることを確認
assert owner == 0

torch.distributed.rpc.PyRRef.owner() は、PyTorch Distributed RPCで重要な役割を果たす関数です。この関数は、PyRRefの所有権を持つノードを取得し、データの場所を知ったり、通信を効率化したり、エラー処理を行ったりするために使用できます。

PyTorch Distributed RPC サンプルコード

リモート関数を呼び出す

import torch.distributed.rpc as rpc

# リモート関数
def remote_func(x):
  return x + 1

# リモート関数を呼び出す
rref = rpc.remote(remote_func, args=(torch.tensor(1),))

# 結果を取得
result = rref.fetch()

# 結果を確認
assert result == 2

リモートオブジェクトを作成する

import torch.distributed.rpc as rpc

# リモートオブジェクト
class RemoteObj:
  def __init__(self, x):
    self.x = x

  def add(self, y):
    return self.x + y

# リモートオブジェクトを作成
rref = rpc.remote(RemoteObj, args=(torch.tensor(1),))

# リモートオブジェクトのメソッドを呼び出す
result = rref.rpc_sync().add(torch.tensor(2))

# 結果を確認
assert result == 3

リモートオブジェクトの状態を更新する

import torch.distributed.rpc as rpc

# リモートオブジェクト
class RemoteObj:
  def __init__(self, x):
    self.x = x

  def add(self, y):
    self.x += y

# リモートオブジェクトを作成
rref = rpc.remote(RemoteObj, args=(torch.tensor(1),))

# リモートオブジェクトの状態を更新
rref.rpc_sync().add(torch.tensor(2))

# リモートオブジェクトの状態を取得
result = rref.fetch().x

# 結果を確認
assert result == 3

複数のノード間でデータ共有

import torch.distributed.rpc as rpc

# ノード数
n = 2

# データ
data = torch.tensor(range(n))

# データを分割
data_split = torch.split(data, n)

# 各ノードにデータを送信
rrefs = []
for i in range(n):
  rrefs.append(rpc.remote(torch.tensor, args=(data_split[i],)))

# 各ノードでデータを集計
results = []
for i in range(n):
  results.append(rrefs[i].fetch())

# 結果を確認
assert sum(results) == sum(range(n))

分散学習

import torch.distributed.rpc as rpc

# モデル
class Model(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.fc = torch.nn.Linear(1, 1)

# 損失関数
criterion = torch.nn.MSELoss()

# オプティマイザ
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# データ
data = torch.randn(100, 1)
targets = torch.randn(100, 1)

# 分散学習
for epoch in range(10):
  # データを分割
  data_split = torch.split(data, n)
  targets_split = torch.split(targets, n)

  # 各ノードで学習
  losses = []
  for i in range(n):
    # モデルをリモートノードに送信
    model_rref = rpc.remote(Model)

    # リモートノードでモデルを更新
    outputs = model_rref.rpc_sync().forward(data_split[i])
    loss = criterion(outputs, targets_split[i])
    losses.append(loss)

    # リモートノードでオプティマイザを実行
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

  # 各ノードの損失を集計
  loss = sum(losses)

  # ログを出力
  print(f"Epoch {epoch}: {loss}")