PyTorch MPS Profilerを使う以外のパフォーマンス分析方法
PyTorch MPS Profiler: 詳細解説
この解説では、torch.mps.torch.mps.profiler.start
関数をはじめ、PyTorch MPS Profilerの基本的な使用方法を説明します。
動作環境
- macOS 12.3以降
- Apple Silicon搭載Mac
- Python 3.7以降
- Xcode command-line tools
- PyTorch 1.12以降
インストール
PyTorch MPS Profilerは、PyTorch 1.12以降に標準搭載されています。別途インストールする必要はありません。
使用方法
import torch
from torch.mps.profiler import Profiler
# Profilerの開始
with Profiler(activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA, ProfilerActivity.MPS]):
# モデルのコード
Profiler
クラスのコンストラクタに、計測したいアクティビティをリストとして渡します。ProfilerActivity.CPU
、ProfilerActivity.CUDA
、ProfilerActivity.MPS
はそれぞれ、CPU、CUDA、MPS上での処理時間を計測します。
詳細情報の取得
# Profilerの停止
profiler.stop()
# 詳細情報の取得
events = profiler.events()
# イベント情報の表示
for event in events:
print(event)
Profiler
オブジェクトのstop
メソッドを呼び出すことで、Profilerを停止します。
events
メソッドは、計測されたイベントのリストを返します。各イベントには、開始時間、終了時間、処理時間、アクティビティなどの情報が含まれています。
イベント情報のフィルタリング
# 特定のアクティビティのみ表示
for event in events:
if event.activity == ProfilerActivity.MPS:
print(event)
# 特定の名前を持つイベントのみ表示
for event in events:
if event.name == "my_model_forward":
print(event)
イベント情報は、アクティビティや名前でフィルタリングすることができます。
その他の機能
Profiler
オブジェクトには、export_to_trace()
メソッドなど、他の便利な機能も用意されています。詳細は、PyTorchドキュメントを参照してください。
PyTorch MPS Profilerは、Apple Silicon搭載MacでPyTorchモデルのパフォーマンスを分析するための強力なツールです。このツールを使いこなすことで、モデルのボトルネックを特定し、パフォーマンスを向上させることができます。
改善点
- 動作環境にXcode command-line toolsを追加しました。
- インストール方法をより簡潔に説明しました。
- 詳細情報の取得の例を追加しました。
- イベント情報のフィルタリングの例を追加しました。
- その他の機能について簡単に説明しました。
PyTorch MPS Profiler サンプルコード
シンプルな例
import torch
from torch.mps.profiler import Profiler
# モデルの定義
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 入力データの作成
x = torch.randn(10, 10)
# Profilerの開始
with Profiler(activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA, ProfilerActivity.MPS]):
# モデルの実行
y = model(x)
# 詳細情報の取得
events = profiler.events()
# イベント情報の表示
for event in events:
print(event)
特定のアクティビティのみ表示
import torch
from torch.mps.profiler import Profiler
# モデルの定義
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 入力データの作成
x = torch.randn(10, 10)
# Profilerの開始
with Profiler(activities=[ProfilerActivity.MPS]):
# モデルの実行
y = model(x)
# 詳細情報の取得
events = profiler.events()
# MPS上での処理時間のみ表示
for event in events:
if event.activity == ProfilerActivity.MPS:
print(event)
このコードは、MPS上での処理時間のみを表示します。
特定の名前を持つイベントのみ表示
import torch
from torch.mps.profiler import Profiler
# モデルの定義
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 入力データの作成
x = torch.randn(10, 10)
# Profilerの開始
with Profiler(activities=[ProfilerActivity.MPS]):
# モデルの実行
y = model(x)
# 詳細情報の取得
events = profiler.events()
# "my_model_forward"という名前を持つイベントのみ表示
for event in events:
if event.name == "my_model_forward":
print(event)
このコードは、"my_model_forward"という名前を持つイベントのみを表示します。
詳細情報の保存
import torch
from torch.mps.profiler import Profiler
# モデルの定義
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 入力データの作成
x = torch.randn(10, 10)
# Profilerの開始
with Profiler(activities=[ProfilerActivity.MPS]):
# モデルの実行
y = model(x)
# 詳細情報の保存
profiler.export_to_trace("my_profile.trace")
このコードは、詳細情報をmy_profile.trace
というファイルに保存します。
Flameグラフの生成
import torch
from torch.mps.profiler import Profiler
# モデルの定義
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 入力データの作成
x = torch.randn(10, 10)
# Profilerの開始
with Profiler(activities=[ProfilerActivity.MPS]):
# モデルの実行
y = model(x)
# 詳細情報の保存
profiler.export_to_trace("my_profile.trace")
# Flameグラフの生成
import pyflame
pyflame.profile("my_profile.trace")
このコードは、Flameグラフを生成します。Flameグラフは、各関数が実行された時間
PyTorch MPS Profilerを使う以外のパフォーマンス分析方法
PyTorch Profiler
PyTorch MPS Profilerは、Apple Siliconに特化したツールですが、PyTorch Profilerは、CPU、CUDA、MPSを含むすべてのプラットフォームで動作する汎用的なツールです。
NVIDIA Nsight Systemsは、CUDAおよびMPSを含む複数のプラットフォームで動作するパフォーマンス分析ツールです。
Intel VTune Amplifierは、CPU、CUDA、MPIを含む複数のプラットフォームで動作するパフォーマンス分析ツールです。
Apple Instrumentsは、Mac OS XおよびiOSで動作するパフォーマンス分析ツールです。
その他のツール
上記以外にも、様々なパフォーマンス分析ツールがあります。
どのツールを使うべきかは、分析したい内容や環境によって異なります。
- PyTorch MPS Profilerは、Apple Silicon搭載MacでPyTorchモデルのパフォーマンスを分析する最も簡単な方法です。
- PyTorch Profilerは、より汎用的なツールです。
- NVIDIA Nsight Systems and Intel VTune Amplifierは、より詳細な分析機能を提供します。
- Apple Instrumentsは、Mac OS XおよびiOSで動作するツールです。
PyTorch MPS Profilerは、Apple Silicon搭載MacでPyTorchモデルのパフォーマンスを分析するための強力なツールです。しかし、他にも様々なツールがありますので、分析したい内容や環境に合わせて最適なツールを選びましょう。
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