PyTorchでCPUデバイス上の計算を同期する：『torch.cpu.synchronize』の解説と代替方法

torch.cpu.synchronize は、PyTorchにおいてCPUデバイス上のすべてのキューにおけるカーネルの完了を待機する関数です。CUDAデバイス上での同期操作である torch.cuda.synchronize と似ていますが、CPUデバイスに特化しています。

機能

デバイス間でのデータ転送操作の完了確認にも利用できます。
処理の流れを制御し、後続の操作が同期されたカーネルの結果を参照できるようにします。
CPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機します。

引数

device (torch.device または int, オプション): 同期対象のデバイスを指定します。省略した場合、現在のデバイスが使用されます。CPUデバイスのみ有効です。

注意点

PyTorchは自動的に同期を挿入するため、明示的な同期操作は必ずしも必要ではありません。
同期操作はパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、必要最低限の使用に留めることが推奨されます。
CPUデバイスには単一のグローバルキューしか存在しないため、device 引数は無視されます。

import torch

# CPUデバイス上にテンソルを作成
x = torch.randn(4, device="cpu")

# 計算を実行
y = x + x

# CPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# 結果を確認
print(y)

CUDAデバイス上での同期操作については、torch.cuda.synchronize を参照してください。

CPUデバイス上のテンソル演算の同期

import torch

# CPUデバイス上にテンソルを作成
x = torch.randn(4, device="cpu")

# 計算を実行
y = x + x

# CPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# 結果を確認
print(y)

この例では、CPUデバイス上でテンソル x を作成し、x + x 演算を実行します。その後、torch.cpu.synchronize を使用して、CPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機します。最後に、計算結果 y を表示します。

CPUとGPU間でのデータ転送の同期

import torch

# CPUデバイス上にテンソルを作成
x = torch.randn(4)

# GPUデバイスにテンソルを転送
x = x.to("cuda")

# GPUデバイス上で計算を実行
y = x + x

# CPUデバイスに結果を転送
y = y.cpu()

# CPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# 結果を確認
print(y)

この例では、CPUデバイス上でテンソル x を作成し、GPUデバイスに転送します。その後、GPUデバイス上で x + x 演算を実行し、結果をCPUデバイスに転送します。最後に、torch.cpu.synchronize を使用して、CPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機し、結果 y を表示します。

ベンチマークにおける同期

import torch
import time

# CPUデバイス上にテンソルを作成
x = torch.randn(1000, device="cpu")

# 計算を実行
start = time.time()
for _ in range(100):
    y = x + x
end = time.time()
print(f"計算時間: {end - start}秒")

# CPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機
torch.cpu.synchronize()

# ベンチマーク結果を測定
start = time.time()
for _ in range(100):
    y = x + x
end = time.time()
print(f"ベンチマーク時間: {end - start}秒")

この例では、CPUデバイス上でテンソル x を作成し、x + x 演算を100回実行します。計算時間とベンチマーク時間を測定するために、time.time() 関数を使用します。torch.cpu.synchronize を使用して、ベンチマーク実行前にCPUデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機することで、より正確なベンチマーク結果を得ることができます。

ベンチマークを行う場合は、同期操作の影響を考慮する必要があります。
同期操作はパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、必要最低限の使用に留めることが推奨されます。

明示的なストリーム管理

PyTorchでは、計算を非同期に実行するために「ストリーム」と呼ばれる機能を提供しています。torch.cuda.Stream と同様に、torch.cpu.Stream を使用してCPUデバイス上のキューを個別に管理することで、同期操作を回避できます。

具体的な方法は以下の通りです。

CPUストリームを作成します。
計算をそのストリームに割り当てます。
ストリームの完了を待機します。

import torch

# CPUストリームを作成
stream = torch.cpu.Stream()

# 計算をストリームに割り当て
with torch.cuda.stream(stream):
    x = torch.randn(4, device="cpu")
    y = x + x

# ストリームの完了を待機
stream.synchronize()

# 結果を確認
print(y)

torch.device.synchronize()の使用

PyTorch 1.10以降では、torch.device.synchronize() 関数が導入されました。この関数は、指定されたデバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機します。torch.cpu.synchronize とほぼ同等の機能ですが、より汎用的なインターフェースを提供します。

import torch

# CPUデバイスを指定
device = torch.device("cpu")

# デバイス上のすべてのキューで実行中のすべてのカーネルの完了を待機
device.synchronize()

# 計算を実行
x = torch.randn(4, device="cpu")
y = x + x

# 結果を確認
print(y)

同期を回避する

多くの場合、明示的な同期操作は必要ありません。PyTorchは、計算の依存関係を自動的に解析し、必要なタイミングで同期を挿入します。ただし、以下の状況では、同期操作を明示的に挿入することで、パフォーマンスを向上させることができる場合があります。

計算の再現性を確保する必要がある場合
ベンチマークを実行する場合
異なるデバイス間でデータを転送する場合

パフォーマンスの最適化を行う場合は、ベンチマークを実施して、各方法の影響を比較することが重要です。
具体的な代替方法は、状況に応じて選択する必要があります。
同期操作は、ハードウェアやPyTorchのバージョンによって異なるパフォーマンス特性を持つ可能性があります。