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
- 利点:
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。
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