PyTorch CUDA: `torch.cuda.current_blas_handle` 関数サンプルコード

具体的な動作

この関数は、現在の CUDA デバイスとストリームに関連付けられている BLAS ハンドルを返します。BLAS ハンドルは、BLAS ルーチンが CUDA デバイス上のメモリにアクセスして計算を実行できるようにするオブジェクトです。

主な用途

torch.cuda.current_blas_handle 関数は、以下の用途で使用されます。

BLAS 計算のデバッグ
BLAS 計算で問題が発生した場合、この関数を使用して現在の BLAS ハンドルを取得し、cublasGetError() 関数を呼び出してエラーコードを確認することができます。
BLAS ルーチンの明示的な同期
複数の BLAS 計算を同期させる必要がある場合、この関数を使用して現在の BLAS ハンドルを取得し、synchronize() メソッドを呼び出すことができます。

コード例

import torch

# CUDA デバイスとストリームを設定
device = torch.device("cuda:0")
stream = torch.cuda.Stream()
with torch.cuda.stream(stream):
  # BLAS 計算を実行
  ...

# 現在の BLAS ハンドルを取得
handle = torch.cuda.current_blas_handle()

# BLAS 計算を同期
handle.synchronize()

注意事項

複数のストリームで同時に BLAS 計算を実行する場合は、各ストリームに固有の BLAS ハンドルを使用する必要があります。
この関数は、CUDA デバイスとストリームが設定されている場合にのみ使用できます。

cublasGetError(): BLAS ルーチンの最後のエラーコードを取得します。
torch.cuda.Stream.synchronize(): ストリーム内のすべてのキューを同期します。
torch.cuda.current_stream(): 現在の CUDA ストリームを取得します。
torch.cuda.current_device(): 現在の CUDA デバイスを取得します。

サンプル 1：BLAS 計算を同期する

import torch

# CUDA デバイスとストリームを設定
device = torch.device("cuda:0")
stream = torch.cuda.Stream()

# ストリーム 1 で BLAS 計算を実行
with torch.cuda.stream(stream):
  matrix1 = torch.randn(100, 100, device=device)
  matrix2 = torch.randn(100, 100, device=device)
  result1 = torch.matmul(matrix1, matrix2)

# ストリーム 2 で BLAS 計算を実行
with torch.cuda.stream(stream):
  matrix3 = torch.randn(100, 100, device=device)
  matrix4 = torch.randn(100, 100, device=device)
  result2 = torch.matmul(matrix3, matrix4)

# 現在の BLAS ハンドルを取得
handle = torch.cuda.current_blas_handle()

# BLAS 計算を同期
handle.synchronize()

# ストリーム 1 と 2 の計算が完了したことを確認
print(result1.sum().item())
print(result2.sum().item())

この例では、torch.cuda.current_blas_handle 関数を使用して、BLAS 計算で発生したエラーをデバッグする方法を示します。

import torch

# CUDA デバイスとストリームを設定
device = torch.device("cuda:0")
stream = torch.cuda.Stream()

# ストリームで BLAS 計算を実行
with torch.cuda.stream(stream):
  try:
    # 意図的にエラーが発生する計算を実行
    matrix = torch.randn(10000, 10000, device=device)
    inverse = torch.inverse(matrix)
  except RuntimeError as e:
    # エラーが発生したら、現在の BLAS ハンドルを取得
    handle = torch.cuda.current_blas_handle()

    # エラーコードを取得
    error_code = cublasGetError(handle)

    # エラーメッセージを出力
    print(f"Error: {e}")
    print(f"Error code: {error_code}")

明示的に CUDA ストリームを使用する

torch.cuda.current_blas_handle 関数は、現在の CUDA ストリームに関連付けられている BLAS ハンドルを返します。したがって、明示的に CUDA ストリームを使用して BLAS 計算を制御することで、同様の機能を実現することができます。

import torch

# CUDA デバイスとストリームを設定
device = torch.device("cuda:0")
stream = torch.cuda.Stream()

# ストリームで BLAS 計算を実行
with torch.cuda.stream(stream):
  # BLAS 計算を実行
  ...

# BLAS ハンドルを取得
handle = stream.blas_handle

# BLAS 計算を同期
handle.synchronize()

この方法では、torch.cuda.current_blas_handle 関数を使用するよりも、コードがより明確で分かりやすくなります。

torch.cuda.synchronize() 関数は、現在の CUDA ストリーム内のすべてのキューを同期します。これには、BLAS 計算も含まれます。したがって、torch.cuda.synchronize() 関数を使用して、BLAS 計算を暗黙的に同期することができます。

import torch

# CUDA デバイスとストリームを設定
device = torch.device("cuda:0")
stream = torch.cuda.Stream()

# ストリームで BLAS 計算を実行
with torch.cuda.stream(stream):
  # BLAS 計算を実行
  ...

# BLAS 計算を同期
torch.cuda.synchronize(stream)

この方法は、コードを簡潔にすることができますが、明示的に BLAS ハンドルを操作するよりも制御性が低くなります。

上記の方法を使用する際には、以下の点に注意する必要があります。

複数のストリームで同時に BLAS 計算を実行する場合は、各ストリームに固有の CUDA ストリームまたは BLAS ハンドルを使用する必要があります。
CUDA デバイスとストリームが設定されている必要があります。