PyTorchでCUDAメモリ使用量を監視・管理する方法: 'torch.cuda.memory_cached' と 'torch.cuda.memory_reserved' の比較

torch.cuda.memory_cached 関数は、PyTorch で使用される CUDA メモリのうち、キャッシュされた部分の量をバイト単位で返します。これは、現在使用されていないものの、再利用可能なメモリ領域を表します。

機能

• メモリリークの検出に役立ちます。
• メモリ使用量を監視および管理するのに役立ちます。
• キャッシュされた CUDA メモリの量を報告します。

注意点

• 正確なメモリ使用量を確認するには、torch.cuda.memory_allocated 関数と併用する必要があります。
• 返される値は、キャッシュされたメモリのみを表し、現在使用されているメモリ全体を表すものではありません。
• torch.cuda.memory_cached 関数は、PyTorch 1.12 以降で非推奨となり、torch.cuda.memory_reserved 関数に置き換えられました。

import torch

if torch.cuda.is_available():
    # GPU が使用可能な場合
    device = torch.device("cuda")

    # キャッシュされた CUDA メモリを確認
    cached_memory = torch.cuda.memory_cached(device=device)
    print(f"Cached CUDA memory: {cached_memory / 1024**2} MB")

    # 現在使用されている CUDA メモリを確認
    allocated_memory = torch.cuda.memory_allocated(device=device)
    print(f"Allocated CUDA memory: {allocated_memory / 1024**2} MB")
else:
    # GPU が使用できない場合
    print("No CUDA device available")

• メモリリークを検出するには、torch.cuda.memory_snapshot 関数を使用してメモリのスナップショットを作成し、後で比較することができます。
• メモリ使用量を監視および管理するには、torch.cuda.empty_cache 関数を使用してキャッシュをクリアすることもできます。

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import torch

if torch.cuda.is_available():
    # GPU が使用可能な場合
    device = torch.device("cuda")

    # メモリ使用量を監視するループ
    while True:
        # キャッシュされた CUDA メモリを確認
        cached_memory = torch.cuda.memory_cached(device=device)

        # 現在使用されている CUDA メモリを確認
        allocated_memory = torch.cuda.memory_allocated(device=device)

        # 使用可能な CUDA メモリを確認
        free_memory = torch.cuda.memory_reserved(device=device) - allocated_memory

        # メモリ使用量情報を表示
        print(f"Cached: {cached_memory / 1024**2:.2f} MB, Allocated: {allocated_memory / 1024**2:.2f} MB, Free: {free_memory / 1024**2:.2f} MB")

        # 1 秒待機
        time.sleep(1)

else:
    # GPU が使用できない場合
    print("No CUDA device available")

1. torch.cuda.is_available() を使用して、CUDA デバイスが利用可能かどうかを確認します。
2. 利用可能な場合は、torch.device("cuda") を使用して CUDA デバイスを作成します。
3. 無限ループに入り、メモリ使用量を監視します。
4. ループ内で、以下の処理を実行します。
   • torch.cuda.memory_cached(device=device) を使用して、キャッシュされた CUDA メモリの量を取得します。
   • torch.cuda.memory_allocated(device=device) を使用して、現在使用されている CUDA メモリの量を取得します。
   • torch.cuda.memory_reserved(device=device) を使用して、予約済みの CUDA メモリの量を取得し、allocated_memory から引いて、使用可能な CUDA メモリの量を計算します。
5. メモリ使用量情報をコンソールに出力します。
6. 1 秒待機してからループを繰り返します。

• メモリリークを検出するには、torch.cuda.memory_snapshot() 関数を使用してメモリのスナップショットを定期的に作成し、比較する必要があります。
• 実際の使用状況に合わせて、コードを調整する必要があります。
• このコードは、メモリ使用量を監視するための基本的な例です。

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以下、それぞれの関数と代替方法について詳しく説明します。

torch.cuda.memory_cached

• 代替方法：torch.cuda.memory_reserved 関数を使用する。
• 非推奨理由：正確なメモリ使用量を反映していない可能性があるため。
• 機能：キャッシュされた CUDA メモリの量をバイト単位で返します。これは、現在使用されていないものの、再利用可能なメモリ領域を表します。

• 使用例：
• 推奨理由：torch.cuda.memory_cached よりも正確なメモリ使用量を提供します。
• 機能：CUDA デバイスによって予約済みのメモリ量をバイト単位で返します。これは、キャッシュされたメモリだけでなく、割り当てられたすべてのメモリを含む、より正確なメモリ使用量指標です。

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    memory_reserved = torch.cuda.memory_reserved(device=device)
    print(f"Reserved CUDA memory: {memory_reserved / 1024**2} MB")
else:
    print("No CUDA device available")

• CUDA 管理インターフェース (nvml) を直接使用する低レベルな方法もあります。ただし、これはより複雑で、移植性が低くなります。

• より詳細なメモリ使用量情報を必要とする場合は、サードパーティ製ライブラリまたは CUDA 管理インターフェース (nvml) を使用することができます。
• torch.cuda.memory_reserved は、より正確なメモリ使用量指標を提供します。
• PyTorch 1.12 以降、torch.cuda.memory_cached 関数は非推奨となり、torch.cuda.memory_reserved 関数に置き換えるべきです。