CUDAグラフ作成の達人になる！PyTorch CUDAでtorch.cuda.make_graphed_callablesを使いこなす

動作

torch.cuda.make_graphed_callables 関数は、Python 関数または torch.nn.Module を受け取り、それらを CUDA グラフに変換します。その後、これらのグラフは、通常の関数呼び出しと同様に使用できますが、実行速度が大幅に向上します。

利点

CUDA グラフを使用する主な利点は次のとおりです。

CPU オーバーヘッドの削減
CUDA グラフは、CPU オーバーヘッドを削減することで、GPU 性能を最大限に引き出すことができます。
パフォーマンスの向上
CUDA グラフは、CUDA カーネルを事前に記録することで、実行速度を大幅に向上させることができます。

制約事項

CUDA グラフにはいくつかの制約事項があります。

すべての操作がキャプチャ可能であること
CUDA グラフは、すべての操作がキャプチャ可能であるネットワークでのみ使用できます。
静的な形状と制御フロー
CUDA グラフは、静的な形状と制御フローを持つネットワークでのみ使用できます。

使用例

以下は、torch.cuda.make_graphed_callables 関数の使用例です。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.cuda

# サンプルネットワークを定義
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 64)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(64, 10)

# ネットワークを CUDA デバイスに移動
net = Net().cuda()

# CUDA グラフを作成
graphed_net = torch.cuda.make_graphed_callables(net)

# 入力データを作成
input = torch.randn(10, device='cuda')

# ネットワークを実行
output = graphed_net(input)

# 出力データを確認
print(output)

この例では、Net クラスのインスタンスを CUDA デバイスに移動し、torch.cuda.make_graphed_callables 関数を使用して CUDA グラフに変換しています。その後、グラフ化されたネットワークを使用して入力データを実行し、出力を表示します。

torch.cuda.make_graphed_callables 関数は、PyTorch で CUDA グラフを作成するための強力なツールです。CUDA グラフを使用することで、ネットワークのパフォーマンスを向上させ、CPU オーバーヘッドを削減できます。ただし、CUDA グラフにはいくつかの制約事項があることに注意する必要があります。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.cuda

# サンプルネットワークを定義
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 64)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(64, 10)

# ネットワークを CUDA デバイスに移動
net = Net().cuda()

# 入力データを作成
input = torch.randn(10, device='cuda')

# CUDA グラフを作成
graphed_net = torch.cuda.make_graphed_callables(net)

# ネットワークを実行 (10 回)
for _ in range(10):
    output = graphed_net(input)

# 平均実行時間を測定
start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
with torch.cuda.profiler.profile():
    start_event.record()
    for _ in range(100):
        output = graphed_net(input)
    end_event.record()
    elapsed_time = start_event.elapsed_time(end_event) / 100

# 平均実行時間を表示
print(f"平均実行時間: {elapsed_time:.3f} ms")

このコードは、以下のことを行います。

Net クラスのインスタンスを定義し、CUDA デバイスに移動します。
入力データを作成します。
torch.cuda.make_graphed_callables 関数を使用して、ネットワークを CUDA グラフに変換します。
ネットワークを 10 回実行します。
torch.cuda.profiler を使用して、平均実行時間を測定します。
平均実行時間を表示します。

この例では、ネットワークを 10 回実行していますが、実際にはより多くの反復を実行して、より正確な平均実行時間を得ることができます。

以下のコードは、torch.cuda.make_graphed_callables 関数を使用して、異なる種類のネットワークをグラフ化する方法を示しています。

畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

import torch
import torch.nn as nn
import torch.cuda

# サンプル CNN を定義
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc = nn.Linear(64 * 7 * 7, 10)

# CNN を CUDA デバイスに移動
cnn = CNN().cuda()

# 入力データを作成
input = torch.randn(1, 1, 28, 28, device='cuda')

# CUDA グラフを作成
graphed_cnn = torch.cuda.make_graphed_callables(cnn)

# ネットワークを実行
output = graphed_cnn(input)

# 出力データを確認
print(output)

再帰型ニューラルネットワーク (RNN)

import torch
import torch.nn as nn
import torch.cuda

# サンプル RNN を定義
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.rnn = nn.RNN(64, 32)
        self.fc = nn.Linear(32, 10)

# RNN を CUDA デバイスに移動
rnn = RNN().cuda()

# 入力データを作成
input = torch.randn(10, 64, device='cuda')

# CUDA グラフを作成
graphed_rnn = torch.cuda.make_graphed_callables(rnn)

# ネットワークを実行
output = graphed_rnn(input)

# 出力データを確認
print(output)

手動で CUDA カーネルを記録する

torch.cuda.stream モジュールを使用して、手動で CUDA カーネルを記録し、後で実行することができます。これは、より多くの制御と柔軟性を提供しますが、より複雑でもあります。

ONNX を使用する

ONNX は、機械学習モデルを表現するためのオープンフォーマットです。PyTorch モデルを ONNX 形式にエクスポートし、その後、ONNX ランタイムを使用して CUDA デバイスで実行することができます。この方法は、移植性と柔軟性に優れていますが、パフォーマンスが低下する可能性があります。

NVIDIA TensorRT を使用する

NVIDIA TensorRT は、高性能な推論エンジンです。PyTorch モデルを TensorRT 形式に最適化し、その後、TensorRT ランタイムを使用して CUDA デバイスで実行することができます。この方法は、最高の性能を提供しますが、モデルの最適化が複雑になる可能性があります。

PyTorch XLA を使用する

PyTorch XLA は、PyTorch と Google の XLA コンパイラを統合した実験的な機能です。XLA は、計算グラフを効率的にコンパイルして、さまざまなハードウェア上で実行することができます。PyTorch XLA はまだ開発中ですが、将来的に torch.cuda.make_graphed_callables の有望な代替となる可能性があります。

実験的な方法を探している 場合は、PyTorch XLA を試してみる価値があります。
使いやすさが最も重要 な場合は、torch.cuda.make_graphed_callables を使用する必要があります。
移植性と柔軟性が最も重要 な場合は、ONNX を使用する必要があります。
パフォーマンスが最も重要 な場合は、手動で CUDA カーネルを記録するか、NVIDIA TensorRT を使用する必要があります。