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。
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