ファイルディスクリプタ共有 vs ファイルシステム共有：torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()で最適な共有戦略を選択

PyTorchのMiscellaneous：torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()

torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()は、マルチプロセス環境でCPUテンサーを共有するための戦略を取得します。この戦略は、プロセス間でテンサーデータを効率的に共有する方法を決定します。

詳細

PyTorchは、マルチプロセス環境でテンサーを共有するために、2つの共有戦略を提供します。

• ファイルディスクリプタ共有:

  • 各プロセスは、共有メモリ領域へのファイルディスクリプタを持ちます。
  • 複数のプロセスが同じファイルディスクリプタを持つ場合、それらは同じテンサーデータを共有します。
  • 利点：
    • 効率的な共有
    • 低オーバーヘッド
  • 欠点：
    • Linuxのみでサポート
    • 共有メモリ領域のサイズ制限

• ファイルシステム共有:

  • 各プロセスは、共有ファイルシステム上のテンサーデータのコピーを持ちます。
  • 利点：
    • すべてのプラットフォームでサポート
  • 欠点：
    • ファイルシステムへのアクセスが必要
    • ファイルディスクリプタ共有よりもオーバーヘッドが大きい

get_sharing_strategy()の使い方

以下のコードは、現在の共有戦略を取得する方法を示します。

import torch

sharing_strategy = torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()

print(sharing_strategy)

出力例

file_descriptor

• torch.multiprocessing.set_sharing_strategy()を使用して、共有戦略を設定できます。

torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()は、マルチプロセス環境でCPUテンサーを共有するための戦略を取得します。2つの共有戦略があり、それぞれ長所と短所があります。詳細はPyTorchドキュメントを参照してください。

PyTorch torch.multiprocessing.get_sharing_strategy() サンプルコード

import torch

sharing_strategy = torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()

print(sharing_strategy)

出力例

file_descriptor

サンプル2：共有戦略を設定

import torch

sharing_strategy = "file_system"

torch.multiprocessing.set_sharing_strategy(sharing_strategy)

print(torch.multiprocessing.get_sharing_strategy())

出力例

file_system

サンプル3：マルチプロセスでテンサーを共有

import torch
import multiprocessing

def worker(tensor):
    print(tensor)

tensor = torch.randn(10)

with multiprocessing.Pool() as pool:
    pool.apply_async(worker, (tensor,))

pool.close()
pool.join()

出力例

tensor([ 0.0495,  0.0502, -0.0035,  0.0332, -0.0351,  0.0243,  0.0301,
        0.0014, -0.0174, -0.0071])

サンプル4：共有メモリ領域のサイズ制限

import torch
import multiprocessing

def worker(tensor):
    print(tensor.size())

tensor = torch.randn(1024 * 1024 * 1024) # 1GB

with multiprocessing.Pool() as pool:
    pool.apply_async(worker, (tensor,))

pool.close()
pool.join()

出力例

torch.Size([1073741824])

このサンプルでは、1GBのテンサーを共有しようとします。しかし、Linuxの共有メモリ領域のサイズ制限により、エラーが発生する可能性があります。

サンプル5：ファイルシステム共有

import torch
import multiprocessing

def worker(tensor):
    print(tensor)

tensor = torch.randn(10)

sharing_strategy = "file_system"

torch.multiprocessing.set_sharing_strategy(sharing_strategy)

with multiprocessing.Pool() as pool:
    pool.apply_async(worker, (tensor,))

pool.close()
pool.join()

出力例

tensor([ 0.0495,  0.0502, -0.0035,  0.0332, -0.0351,  0.0243,  0.0301,
        0.0014, -0.0174, -0.0071])

このサンプルでは、ファイルシステム共有を使用してテンサーを共有します。

PyTorch torch.multiprocessing.get_sharing_strategy() 以外の方法

• mmapモジュール:

  • メモリマップされたファイルを使用して、プロセス間でデータを共有できます。
  • 欠点：
    • 複雑な実装
    • プラットフォーム依存

ネットワーク共有

• ソケット通信:
  • ソケット通信を使用して、プロセス間でデータを共有できます。
  • 利点：
    • 柔軟性
  • 欠点：
    • ファイルシステム共有よりもオーバーヘッドが大きい

RPC

• Pyro4などのRPCフレームワークを使用して、プロセス間でデータを共有できます。
  • 利点：
    • 簡単に実装

torch.multiprocessing.get_sharing_strategy()は、マルチプロセス環境でCPUテンサーを共有するための便利な方法です。しかし、他の方法も存在します。それぞれの方法には長所と短所があり、要件に応じて最適な方法を選択する必要があります。