PyTorch Distributed Elasticにおける時間計測
PyTorch Distributed ElasticにおけるFileTimerClient
本記事では、FileTimerClientの役割、仕組み、プログラミング方法について解説します。
FileTimerClientは、分散環境における各ワーカー間の時間計測を同期するためのツールです。具体的には、以下の機能を提供します。
- 各ワーカーにおけるイベントの開始・終了時間の記録
- 各ワーカー間の時間差の補正
- グローバルなタイムラインの作成
これらの機能により、分散環境における訓練の進行状況を正確に把握することができ、訓練の効率化に貢献します。
FileTimerClientは、以下のファイルを使用して時間計測を行います。
- timer_config.json: タイマー設定ファイル。各ワーカーにおけるイベントの種類と開始・終了時間の記録方法を定義します。
- timer_events.log: 各ワーカーにおけるイベントの開始・終了時間記録ファイル。
各ワーカーは、FileTimerClientを使用して、以下の手順で時間計測を行います。
- timer_config.jsonを読み込み、イベントの種類と開始・終了時間の記録方法を xác địnhします。
- timer_events.logファイルを開き、イベントの開始・終了時間を記録します。
- 定期的に、他のワーカーと時間情報を交換し、時間差を補正します。
- グローバルなタイムラインを作成します。
FileTimerClientのプログラミング
FileTimerClientを使用するには、以下のコードが必要です。
from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient
# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")
# イベントの開始
timer_client.start_event("event_name")
# ...
# イベントの終了
timer_client.end_event("event_name")
# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()
FileTimerClientは、PyTorch Distributed Elasticにおける時間計測のためのツールです。分散環境における訓練の進行状況を正確に把握し、訓練の効率化に貢献します。
本記事では、FileTimerClientの役割、仕組み、プログラミング方法について解説しました。
FileTimerClientのサンプルコード
シンプルな例
from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient
# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")
# イベントの開始
timer_client.start_event("my_event")
# 処理
# イベントの終了
timer_client.end_event("my_event")
# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()
複数イベントの例
from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient
# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")
# イベント1の開始
timer_client.start_event("event1")
# 処理1
# イベント1の終了
timer_client.end_event("event1")
# イベント2の開始
timer_client.start_event("event2")
# 処理2
# イベント2の終了
timer_client.end_event("event2")
# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()
ネストしたイベントの例
from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient
# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log")
# イベント1の開始
timer_client.start_event("event1")
# イベント2の開始
timer_client.start_event("event2")
# 処理2
# イベント2の終了
timer_client.end_event("event2")
# 処理1
# イベント1の終了
timer_client.end_event("event1")
# グローバルなタイムラインを取得
timeline = timer_client.get_timeline()
コールバック関数の例
from torch.distributed.elastic.timer import FileTimerClient
def on_event_start(event_name):
print(f"イベント {event_name} が開始されました")
def on_event_end(event_name):
print(f"イベント {event_name} が終了しました")
# timer_config.jsonとtimer_events.logファイルのパスを指定
timer_client = FileTimerClient(config_path="timer_config.json", log_path="timer_events.log",
on_event_start=on_event_start, on_event_end=on_event_end)
# イベントの開始
timer_client.start_event("my_event")
# 処理
# イベントの終了
timer_client.end_event("my_event")
詳細については、PyTorch Distributed Elastic documentationとFileTimerClient documentationを参照してください。
FileTimerClient 以外の方法
MPI は、分散環境における通信のための標準的なライブラリです。MPI には、時間計測機能も含まれています。
from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
# イベントの開始
start_time = MPI.Wtime()
# 処理
# イベントの終了
end_time = MPI.Wtime()
# 経過時間の計算
elapsed_time = end_time - start_time
NCCL は、GPU 間の通信のためのライブラリです。NCCL にも、時間計測機能も含まれています。
import torch
# GPU デバイスを取得
device = torch.cuda.current_device()
# イベントの開始
start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
start_event.record()
# 処理
# イベントの終了
end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end_event.record()
# 経過時間の計算
elapsed_time = start_event.elapsed_time(end_event)
自作のツール
上記の方法以外にも、ニーズに合わせて自作のツールを作成することも可能です。
- 使用する環境
- 必要な機能
- 開発の容易さ
FileTimerClient は、PyTorch Distributed Elastic と組み合わせて使用する場合に最適です。MPI や NCCL は、より汎用的なライブラリです。自作のツールは、特定のニーズに合わせた機能を実装することができます。
FileTimerClient 以外にも、分散環境における時間計測を行う方法はいくつかあります。どの方法を選択するべきかは、要件によって異なります。
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