分散ワークロードのデバッグに役立つ！PyTorch Distributed Elastic TimerRequestの使い方と代替手段

torch.distributed.elastic.timer.TimerRequest は、PyTorch Distributed Elastic における分散ワークロードの同期と調整に使用されるクラスです。

機能

• 分散ワークフローの同期: 複数のワーカー間でタイマーを同期することで、分散ワークフローの進行を制御できます。
• コードブロックの保護: タイマーはコードブロックをラップし、ブロックが期限内に完了するようにすることができます。期限内に完了しない場合は、エラーが発生します。
• タイマーの作成と管理: TimerRequest を使用して、特定の期間後に期限切れになるタイマーを作成できます。

使用方法

TimerRequest を使用する基本的な手順は次のとおりです。

1. TimerRequest オブジェクトを作成します。
2. 保護するコードブロックを with ステートメント内に配置します。
3. TimerRequest オブジェクトを acquire メソッドを使用して取得します。
4. コードブロックを実行します。
5. TimerRequest オブジェクトを release メソッドを使用して解放します。

例

import torch.distributed.elastic as te

def my_function():
    # このコードブロックは 5 秒以内に完了する必要があります。
    # そうしないと、エラーが発生します。
    with te.TimerRequest(5):
        # ここにコードを記述します。

my_function()

詳細

TimerRequest クラスには、次のメソッドと属性があります。

• cancel(): タイマーをキャンセルします。
• expires(): タイマーの有効期限が切れるまでの残り時間を秒単位で返します。
• release(): タイマーを解放し、コードブロックの実行を終了します。
• acquire(): タイマーを取得し、コードブロックの実行を開始します。

TimerRequest クラスは、分散ワークフローの同期と調整に役立つ強力なツールです。 詳細については、PyTorch Distributed Elastic のドキュメントを参照してください。

• TimerRequest は、単一ノードワークロードでも使用できます。
• TimerRequest は、分散ワークフローの同期と調整に使用されるだけでなく、コードのデバッグとテストにも役立ちます。

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例 1: 単一ノードワークロード

import torch.distributed.elastic as te

def my_function():
    # このコードブロックは 5 秒以内に完了する必要があります。
    # そうしないと、エラーが発生します。
    with te.TimerRequest(5):
        # ここにコードを記述します。

my_function()

例 2: 分散ワークロード

import torch.distributed.elastic as te

def my_function(rank):
    if rank == 0:
        # ワーカー 0 は、他のワーカーが完了するのを 10 秒間待機します。
        with te.TimerRequest(10):
            te.get_world_size()

    else:
        # 他のワーカーは、10 秒以内に完了する必要があります。
        # そうしないと、エラーが発生します。
        with te.TimerRequest(10):
            # ここにコードを記述します。

if __name__ == "__main__":
    te.init_process_group("gloo")
    world_size = te.get_world_size()

    for rank in range(world_size):
        my_function(rank)

例 3: コードブロックの保護

import torch.distributed.elastic as te

def my_function():
    try:
        # このコードブロックは 5 秒以内に完了する必要があります。
        # そうしないと、エラーが発生します。
        with te.TimerRequest(5):
            # ここにコードを記述します。
    except te.TimeoutException:
        print("コードブロックがタイムアウトしました。")

my_function()

import torch.distributed.elastic as te

def my_function():
    timer = te.TimerRequest(10)

    try:
        # このコードブロックは 5 秒以内に完了する必要があります。
        # そうしないと、エラーが発生します。
        with timer:
            # ここにコードを記述します。

        # タイマーをキャンセルします。
        timer.cancel()
    except te.TimeoutException:
        print("コードブロックがタイムアウトしました。")

my_function()

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イベントベースの同期

イベントベースの同期は、分散ワークロードの同期と調整に使用できるもう 1 つの方法です。 このアプローチでは、ワーカーは完了時にイベントを発行し、他のワーカーはイベントを待機して続行します。

イベントベースの同期は、いくつかの利点があります。

• エラー処理が簡単です。
• TimerRequest よりも柔軟性があります。

ただし、イベントベースの同期には、いくつかの欠点もあります。

• デバッグが難しい場合があります。
• TimerRequest よりもオーバーヘッドが大きい場合があります。

分散ロック

分散ロックは、排他アクセスを制御するために使用できるメカニズムです。 分散ワークロードでは、分散ロックを使用して、ワーカーが特定のリソースに同時にアクセスしないようにすることができます。

分散ロックには、いくつかの利点があります。

• シンプルです。
• TimerRequest やイベントベースの同期よりも効率的です。

ただし、分散ロックには、いくつかの欠点もあります。

• エラー処理が難しい場合があります。
• デッドロックが発生する可能性があります。

手動同期

最も単純な代替手段は、ワーカー間の手動同期です。 このアプローチでは、ワーカーは明示的にメッセージを送信して受信することで、互いを同期します。

手動同期には、いくつかの利点があります。

• オーバーヘッドが最小限です。
• 最も柔軟なソリューションです。

ただし、手動同期には、いくつかの欠点もあります。

• エラー処理が難しい場合があります。
• コードが煩雑になる可能性があります。

最適な代替手段を選択

TimerRequest の代替手段を選択する際は、要件を慎重に検討する必要があります。 考慮すべき要素には、次のものがあります。

• エラー処理の要件
• ワークロードの複雑性
• ワークロードのパフォーマンス要件