PyTorch MPS の高度なテクニック：torch.mps.Event でコードの可能性を最大限に引き出す

PyTorch MPS と torch.mps.Event プログラミング解説

torch.mps.Event は、MPS ワークフローにおける重要なツールであり、MPS 演算の完了を同期させるための機能を提供します。このイベントを使用することで、コードのさまざまな部分で MPS 演算の完了を監視し、それに応じて処理を進めることができます。

torch.mps.Event の使用方法

torch.mps.Event オブジェクトを作成するには、torch.mps.Event() 関数を使用します。この関数は、デフォルトで未完了のイベントを生成します。

event = torch.mps.Event()

MPS 演算の完了をイベントに関連付けるには、record() メソッドを使用します。このメソッドは、イベントオブジェクトと MPS 演算を受け取り、演算の完了時にイベントを完了させます。

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# イベントを演算に関連付け
event.record(output)

イベントが完了するまで待機するには、wait() メソッドを使用します。このメソッドは、イベントオブジェクトを受け取り、イベントが完了するまでブロックします。

# イベントが完了するまで待機
event.wait()

# イベントが完了したので、処理を進める
# ...

torch.mps.Event オブジェクトには、以下の属性とメソッドがあります。

属性:

• completed: イベントが完了したかどうかを示すブール値
• device: イベントが関連付けられているデバイス

メソッド:

• record(op): MPS 演算をイベントに関連付ける
• wait(): イベントが完了するまで待機
• poll(): イベントが完了したかどうかをチェック
• reset(): イベントを未完了状態にリセット

torch.mps.Event の利点

torch.mps.Event を使用することで、以下の利点が得られます。

• MPS 演算の完了を同期させることができ、コードの動作をより制御しやすくなります。
• 複数の MPS 演算を効率的に実行することができます。
• MPS 演算のパフォーマンスを分析することができます。

torch.mps.Event のサンプルコード

MPS 演算の完了を待つ

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# イベントを作成
event = torch.mps.Event()

# イベントを演算に関連付け
event.record(output)

# イベントが完了するまで待機
event.wait()

# イベントが完了したので、処理を進める
print(output)

複数の MPS 演算を同期させる

# MPS 演算を実行
output1 = torch.mps.matmul(a, b)
output2 = torch.mps.matmul(c, d)

# イベントを作成
event1 = torch.mps.Event()
event2 = torch.mps.Event()

# イベントを演算に関連付け
event1.record(output1)
event2.record(output2)

# すべてのイベントが完了するまで待機
torch.mps.wait_all([event1, event2])

# イベントが完了したので、処理を進める
print(output1, output2)

MPS 演算のパフォーマンスを分析

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# イベントを作成
event = torch.mps.Event()

# イベントを演算に関連付け
event.record(output)

# イベントが完了するまで待機
event.wait()

# イベントの経過時間を取得
time_elapsed = event.time_elapsed()

# 演算のパフォーマンスを出力
print(f"Time elapsed: {time_elapsed}")

イベントの完了をチェック

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# イベントを作成
event = torch.mps.Event()

# イベントを演算に関連付け
event.record(output)

# イベントが完了したかどうかをチェック
while not event.poll():
    # 他の処理を行う
    pass

# イベントが完了したので、処理を進める
print(output)

イベントをリセット

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# イベントを作成
event = torch.mps.Event()

# イベントを演算に関連付け
event.record(output)

# イベントが完了するまで待機
event.wait()

# イベントをリセット
event.reset()

# イベントが未完了状態になったことを確認
print(event.completed)

• torch.mps.Event オブジェクトは、複数の MPS 演算に関連付けることができます。
• torch.mps.wait_all() 関数は、複数のイベントが完了するまで待機します。
• event.time_elapsed() メソッドは、イベントの経過時間をマイクロ秒単位で返します。
• event.poll() メソッドは、イベントが完了したかどうかを非同期的にチェックします。
• event.reset() メソッドは、イベントを未完了状態にリセットします。

torch.mps.Event 以外の方法

torch.cuda.synchronize() 関数は、すべての CUDA カーネルが完了するまで待機します。MPS 演算は CUDA カーネル上で実行されるため、この関数は MPS 演算の完了を同期させるためにも使用できます。

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# すべての CUDA カーネルが完了するまで待機
torch.cuda.synchronize()

# 処理を進める
print(output)

Python の threading モジュールを使用して、MPS 演算の完了を待つスレッドを作成することができます。

import threading

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# イベントを作成
event = threading.Event()

# イベントを演算に関連付け
def on_complete():
    event.set()

output.add_completion_callback(on_complete)

# イベントが完了するまで待機
event.wait()

# 処理を進める
print(output)

カスタムイベント

独自のイベントクラスを作成して、MPS 演算の完了を同期させることもできます。

class MyEvent:
    def __init__(self):
        self._completed = False

    def set(self):
        self._completed = True

    def wait(self):
        while not self._completed:
            # 他の処理を行う
            pass

# MPS 演算を実行
output = torch.mps.matmul(a, b)

# イベントを作成
event = MyEvent()

# イベントを演算に関連付け
def on_complete():
    event.set()

output.add_completion_callback(on_complete)

# イベントが完了するまで待機
event.wait()

# 処理を進める
print(output)

これらの方法は、torch.mps.Event 以外にも MPS 演算の完了を同期させる方法があることを示しています。どの方法を使用するかは、特定のユースケースによって異なります。

• torch.mps.Event は、MPS 演算の完了を同期させるための便利なツールです。
• 他の方法として、torch.cuda.synchronize()、Python の threading モジュール、カスタムイベントなどがあります。
• どの方法を使用するかは、特定のユースケースによって異なります。