PyTorch 分散通信：torch.distributed.send() の使い方

PyTorch 分散通信における torch.distributed.send() の詳細解説

torch.distributed.send() は、PyTorch の分散通信 API の一部であり、複数の GPU やマシン間でテンサーを送信するために使用されます。 これは、分散データ並列処理や分散訓練などのタスクにとって重要な機能です。

torch.distributed.send() の仕組み:

1. 送信側:

   • 送信したいテンサーと送信先ランクを指定します。
   • オプションで、送信リクエストに関連付けるメッセージ ID を指定できます。
   • torch.distributed.send() は非同期であり、送信操作が完了するのを待たずにすぐに次の操作に進むことができます。

2. 受信側:

   • torch.distributed.recv() を使用して、送信側からのテンサーを受け取ります。
   • 受信側は、送信側と同じメッセージ ID を指定する必要があります。
   • torch.distributed.recv() は、テンサーが受信されるまでブロックされます。

パラメータ:

• tensor: 送信したいテンサー
• dst: 送信先ランク
• tag: 送信リクエストに関連付けるメッセージ ID (オプション)

戻り値:

• 送信リクエストを表す Future オブジェクト

コード例:

import torch
import torch.distributed as dist

# 送信側
tensor = torch.randn(10)
dist.send(tensor, dst=1, tag=1)

# 受信側
received_tensor = torch.empty(10)
dist.recv(received_tensor, src=0, tag=1)

注意事項:

• torch.distributed.send() は、GPU または CPU テンサーのみを送信できます。
• 送信側と受信側のテンサーは、同じ形状とデータ型である必要があります。
• メッセージ ID は、送信側と受信側で一致する必要があります。
• torch.distributed.send() は、MPI や NCCL などの低レベルの通信ライブラリの上に構築されています。

• 分散通信は複雑なトピックであり、この解説は入門レベルの内容です。
• より詳細な情報については、PyTorch のドキュメントやその他のチュートリアルを参照してください。

用語解説

• 分散データ並列処理: 複数の GPU やマシンでモデルを並列に実行する手法
• 分散訓練: 複数の GPU やマシンでモデルを訓練する手法
• MPI: Message Passing Interface の略。分散コンピューティング用の標準的な通信ライブラリ
• NCCL: NVIDIA Collective Communications Library の略。NVIDIA GPU 上での高速な通信ライブラリ

追加情報

• PyTorch には、torch.distributed モジュールに他にも多くの通信機能が用意されています。
• 分散アプリケーション開発には、PyTorch以外にも TensorFlow や Horovod などのフレームワークがあります。

PyTorch 分散通信サンプルコード

import torch
import torch.distributed as dist

# 送信側
tensor = torch.randn(10)
dist.send(tensor, dst=1)

# 受信側
received_tensor = torch.empty(10)
dist.recv(received_tensor, src=0)

複数のテンサー送信:

import torch
import torch.distributed as dist

# 送信側
tensors = [torch.randn(10), torch.randn(20)]
dist.send_all(tensors, dst=1)

# 受信側
received_tensors = []
for i in range(2):
    received_tensors.append(torch.empty(10))
dist.recv_all(received_tensors, src=0)

メッセージ ID を使用した送信:

import torch
import torch.distributed as dist

# 送信側
tensor = torch.randn(10)
dist.send(tensor, dst=1, tag=1)

# 受信側
received_tensor = torch.empty(10)
dist.recv(received_tensor, src=0, tag=1)

非同期送信:

import torch
import torch.distributed as dist

# 送信側
tensor = torch.randn(10)
dist.send(tensor, dst=1, async_op=True)

# 送信操作が完了するのを待つ
dist.isend_completed()

# 受信側
received_tensor = torch.empty(10)
dist.recv(received_tensor, src=0)

分散データ並列処理:

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

# モデルとデータセットを定義

model = ...
dataset = ...

# 分散データ並列処理用のモデルラッパーを作成

ddp_model = DistributedDataParallel(model)

# データローダーをラップ

ddp_loader = DistributedSampler(dataset, batch_size=...)

# モデルを訓練

for epoch in range(epochs):
    for batch in ddp_loader:
        # バッチを GPU に転送
        inputs, labels = batch['input'].cuda(), batch['label'].cuda()

        # モデルを実行
        outputs = ddp_model(inputs)

        # 損失を計算
        loss = ...

        # バックプロパゲーション
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # パラメータを更新
        optimizer.step()

分散訓練:

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

# モデルとデータセットを定義

model = ...
dataset = ...

# 分散データ並列処理用のモデルラッパーを作成

ddp_model = DistributedDataParallel(model)

# データローダーをラップ

ddp_loader = DistributedSampler(dataset, batch_size=...)

# オプティマイザを定義

optimizer = ...

# 訓練ループ

for epoch in range(epochs):
    for batch in ddp_loader:
        # バッチを GPU に転送
        inputs, labels = batch['input'].cuda(), batch['label'].cuda()

        # モデルを実行
        outputs = ddp_model(inputs)

        # 損失を計算
        loss = ...

        # バックプロパゲーション
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # パラメータを更新
        optimizer.step()

        # 勾配を同期
        dist.sync_gradients()

PyTorch 分散通信における torch.distributed.send() 以外の方法

torch.distributed.broadcast()

• 一つのプロセスから複数のプロセスへテンサーをブロードキャストします。
• すべてのプロセスが同じテンサーを共有する必要がある場合に便利です。

torch.distributed.reduce()

• 複数のプロセスからのテンサーをまとめて一つのテンサーに集約します。
• 損失関数の値や勾配などを集約する場合に便利です。

torch.distributed.all_gather()

• すべてのプロセスからのテンサーをまとめて一つのリストに集めます。
• 各プロセスがすべてのプロセスのテンサーを取得したい場合に便利です。

torch.distributed.all_reduce()

• 複数のプロセスからのテンサーをまとめて一つのテンサーに集約し、すべてのプロセスに反映します。
• すべてのプロセスが同じテンサーを共有し、更新したい場合に便利です。

NCCL や MPI などの低レベル通信ライブラリ

• より高度な通信機能が必要な場合は、NCCL や MPI などの低レベル通信ライブラリを直接使用することができます。
• これらのライブラリは、より細かい制御が可能ですが、複雑なコードを書く必要があり、PyTorch の分散通信 API よりも難易度が高くなります。

• 送信したいテンサーのサイズ
• 送信先と受信先のプロセス数
• 必要な通信のパターン

などを考慮して、最適な方法を選択する必要があります。

それぞれの方法の詳細

torch.distributed.broadcast()

import torch
import torch.distributed as dist

# 送信側
tensor = torch.randn(10)
dist.broadcast(tensor, src=0)

# 受信側
received_tensor = torch.empty(10)
dist.broadcast(received_tensor, src=0)

• src パラメータで送信先プロセスを指定します。

import torch
import torch.distributed as dist

# 各プロセス
tensor = torch.randn(10)
dist.reduce(tensor, dst=0)

# 送信先プロセス
reduced_tensor = torch.empty(10)
dist.reduce(reduced_tensor, dst=0)

• reduce_op パラメータで集約方法を指定できます。

torch.distributed.all_gather()

import torch
import torch.distributed as dist

# 各プロセス
tensor = torch.randn(10)
gathered_tensors = dist.all_gather(tensor)

# すべてのプロセス
for t in gathered_tensors:
    print(t)

torch.distributed.all_reduce()

import torch
import torch.distributed as dist

# 各プロセス
tensor = torch.randn(10)
dist.all_reduce(tensor)

# すべてのプロセス
print(tensor)

torch.distributed.send() は、PyTorch 分散通信における基本的な送信