PyTorch Distributed RPC の詳細解説：リモートRPC呼び出しのタイムアウト設定

PyTorchのDistributed RPCにおけるtorch.distributed.rpc.RpcBackendOptions.rpc_timeoutの詳細解説

torch.distributed.rpc.RpcBackendOptions.rpc_timeoutは、PyTorchのDistributed RPCフレームワークにおいて、リモートRPC呼び出しのタイムアウトを設定するための重要なオプションです。このオプションは、RPC応答の待ち時間を制御し、パフォーマンスと信頼性を向上させるために使用されます。

設定方法

torch.distributed.rpc.RpcBackendOptions.rpc_timeoutは、torch.distributed.rpc.init_rpc関数のrpc_backend_options引数で設定できます。以下のコード例をご覧ください。

import torch.distributed.rpc as rpc

# タイムアウトを5秒に設定
rpc_backend_options = torch.distributed.rpc.RpcBackendOptions(rpc_timeout=5.0)

rpc.init_rpc(
    name="worker",
    backend="nccl",
    init_method="env://",
    rpc_backend_options=rpc_backend_options,
)

動作

RPC呼び出しが開始されると、rpc_timeoutで指定された時間だけ応答が待機されます。時間内に応答が受信されない場合、RPCはタイムアウトとなり、torch.distributed.rpc.RpcTimeoutError例外が発生します。

タイムアウト設定の重要性

適切なタイムアウト設定は、以下の理由で重要です。

• パフォーマンスの向上: タイムアウトを短く設定することで、応答待ち時間を減らし、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。
• 信頼性の向上: タイムアウトを長く設定することで、ネットワークエラーなどの問題が発生しても、RPC呼び出しが失敗する可能性を低くすることができます。

タイムアウト設定の注意点

• タイムアウトを短く設定しすぎると、ネットワークエラーなどの問題が発生した場合、RPC呼び出しが頻繁にタイムアウトになる可能性があります。
• タイムアウトを長く設定しすぎると、応答待ち時間が長くなり、アプリケーションのパフォーマンスが低下する可能性があります。

ベストプラクティス

• アプリケーションの要件に基づいて、適切なタイムアウト値を設定してください。
• ネットワーク環境やアプリケーションの負荷状況を考慮して、タイムアウト値を調整してください。
• タイムアウトエラーが発生した場合、エラーメッセージの内容を確認して、原因を調査してください。

• 上記の説明は、PyTorch 1.9.0に基づいています。バージョンによって動作や設定方法が異なる場合がありますので、ご注意ください。
• ご質問やご不明な点がありましたら、お気軽にお問い合わせください。

PyTorch Distributed RPC サンプルコード

RPCの基本的な使い方

import torch.distributed.rpc as rpc

# サーバ側
def server_func(x):
    return x + 1

rpc.init_rpc("server", backend="nccl", init_method="env://")
rpc.register_function("server_func", server_func)

# クライアント側
def client_func():
    x = torch.tensor(1)
    y = rpc.sync_call("server", "server_func", args=(x,))
    print(y)

rpc.init_rpc("client", backend="nccl", init_method="env://")
client_func()

リモートオブジェクト

import torch.distributed.rpc as rpc

# サーバ側
class RemoteObject(object):
    def __init__(self, x):
        self.x = x

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

rpc.init_rpc("server", backend="nccl", init_method="env://")
remote_obj = RemoteObject(torch.tensor(1))
rpc.register_rref(remote_obj)

# クライアント側
def client_func():
    rref = rpc.remote("server", "remote_obj")
    y = rpc.sync_call(rref.owner, rref.method_name, args=(torch.tensor(2),))
    print(y)

rpc.init_rpc("client", backend="nccl", init_method="env://")
client_func()

分散データ並列化

import torch.distributed.rpc as rpc
import torch.nn as nn

# サーバ側
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

model = Model()
rpc.init_rpc("server", backend="nccl", init_method="env://")
rpc.register_model("model", model)

# クライアント側
def client_func():
    model = rpc.get_model("server")
    x = torch.randn(10)
    y = model(x)
    print(y)

rpc.init_rpc("client", backend="nccl", init_method="env://")
client_func()

PyTorch Distributed RPC 以外で分散学習を行う方法

Horovod は、PyTorch と TensorFlow の両方で動作するオープンソースの分散学習フレームワークです。Horovod は、MPI を使用して通信を行い、GPU と CPU 上で動作します。

Gloo は、Facebook によって開発されたオープンソースの分散通信ライブラリです。Gloo は、MPI と libfabric の両方をサポートし、GPU と CPU 上で動作します。

DistBelief は、Google によって開発されたオープンソースの分散学習フレームワークです。DistBelief は、TensorFlow と JAX の両方で動作し、TPU と GPU 上で動作します。

Ray は、オープンソースの分散フレームワークです。Ray は、Actor と Remote Function を使用して分散学習を行うことができます。

PySpark は、Apache Spark の Python API です。PySpark は、DataFrame と Dataset を使用して分散学習を行うことができます。

選択の指針

• 使用するプログラミング言語
• 使用するハードウェア
• 必要な機能
• パフォーマンス要件

各方法の長所と短所を比較検討して、最適な方法を選択する必要があります。