PyTorch Distributed RPCでrpc_timeoutを使って、アプリケーションのパフォーマンスを向上！

具体的な動作

タイムアウト内に完了できない場合、RpcTimeoutError例外がスローされます。
タイムアウトが設定されると、RPCバックエンドは指定された時間内にRPCを完了しようとします。
デフォルト値は-1.0で、これは無限のタイムアウトを意味します。
rpc_timeoutは、ミリ秒単位で設定されます。

適用例

rpc_timeoutは、以下の状況で役立ちます。

トラブルシューティング
RPCが失敗する場合、rpc_timeoutを使用して問題を診断することができます。タイムアウト値を小さくすることで、問題が発生するRPCを特定しやすくなります。
デッドロックの回避
RPCが長時間ブロックされると、デッドロックが発生する可能性があります。rpc_timeoutを設定することで、デッドロックが発生する前にRPCを強制終了することができます。
ネットワークの不安定性
ネットワークが不安定な場合、RPCが完了するまでに時間がかかる可能性があります。rpc_timeoutを設定することで、RPCが長時間ブロックされるのを防ぎ、アプリケーションの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

rpc_timeoutは、torch.distributed.rpc.init_rpc()関数を使用して設定できます。この関数は、RPCフレームワークを初期化するために使用されます。

import torch.distributed.rpc as dist

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=30000),
)

上記の例では、rpc_timeoutは30秒に設定されています。つまり、RPCバックエンドは、RPCを完了するために最大30秒間待機します。

rpc_timeoutは、RPCフレームワークの内部で使用されるため、変更すると予期しない結果が生じる可能性があります。変更する前に、PyTorch Distributed RPCドキュメントをよく読んでください。
個々のRPC呼び出しに異なるタイムアウトを設定するには、torch.distributed.rpc.rpc_sync()やtorch.distributed.rpc.rpc_async()などのRPC関数でtimeout引数を使用することができます。
rpc_timeoutは、すべてのRPC呼び出しにグローバルに適用されます。

例1：RPCタイムアウトの設定

この例では、rpc_timeoutを30秒に設定する方法を示します。

import torch.distributed.rpc as dist

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=30000),
)

def remote_add(x, y):
    return x + y

rref = dist.rpc.remote("worker1", remote_add, args=(10, 20))
result = rref.rpc_sync()
print(result)  # Output: 30

例2：個々のRPC呼び出しに異なるタイムアウトを設定

この例では、rpc_timeoutを使用して個々のRPC呼び出しに異なるタイムアウトを設定する方法を示します。

import torch.distributed.rpc as dist

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=-1.0),
)

def remote_add(x, y):
    return x + y

rref = dist.rpc.remote("worker1", remote_add, args=(10, 20))
result = rref.rpc_async(timeout=1000)  # タイムアウトを1秒に設定
print(result)  # Output: 30

例3：RpcTimeoutErrorの例外処理

この例では、RpcTimeoutError例外を処理する方法を示します。

import torch.distributed.rpc as dist
import time

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=-1.0),
)

def remote_sleep(seconds):
    time.sleep(seconds)

try:
    rref = dist.rpc.remote("worker1", remote_sleep, args=(5,))
    result = rref.rpc_sync(timeout=1)  # タイムアウトを1秒に設定
except RpcTimeoutError as e:
    print(f"RPC timed out: {e}")
else:
    print(result)  # この行は実行されない

timeout引数

torch.distributed.rpc.rpc_sync()やtorch.distributed.rpc.rpc_async()などのRPC関数には、timeout引数があります。この引数を使用して、個々のRPC呼び出しに異なるタイムアウトを設定することができます。

import torch.distributed.rpc as dist

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=-1.0),
)

def remote_add(x, y):
    return x + y

rref = dist.rpc.remote("worker1", remote_add, args=(10, 20))
result = rref.rpc_sync(timeout=1000)  # タイムアウトを1秒に設定
print(result)  # Output: 30

コンテキストマネージャー

torch.distributed.rpc.rpc_timeout()コンテキストマネージャーを使用して、一時的にrpc_timeoutを設定することができます。

import torch.distributed.rpc as dist

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=-1.0),
)

def remote_add(x, y):
    return x + y

with dist.rpc.rpc_timeout(1000):  # タイムアウトを1秒に設定
    rref = dist.rpc.remote("worker1", remote_add, args=(10, 20))
    result = rref.rpc_sync()

print(result)  # Output: 30

サーバー側の処理時間制限

torch.distributed.rpc.set_rpc_timeout()関数を使用して、サーバー側の処理時間制限を設定することができます。この制限は、クライアント側ではなく、サーバー側で適用されます。

import torch.distributed.rpc as dist

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=-1.0),
)

dist.rpc.set_rpc_timeout(1000)  # サーバー側の処理時間制限を1秒に設定

def remote_sleep(seconds):
    time.sleep(seconds)

rref = dist.rpc.remote("worker1", remote_sleep, args=(2,))
result = rref.rpc_sync()  # タイムアウトエラーが発生しない
print(result)  # Output: None

RpcTimeoutError例外を処理して、アプリケーションをより柔軟に制御することができます。

import torch.distributed.rpc as dist
import time

dist.init_rpc(
    name="worker",
    rank=0,
    world_size=1,
    rpc_backend_options=RpcBackendOptions(rpc_timeout=-1.0),
)

def remote_sleep(seconds):
    time.sleep(seconds)

try:
    rref = dist.rpc.remote("worker1", remote_sleep, args=(5,))
    result = rref.rpc_sync(timeout=1)  # タイムアウトを1秒に設定
except RpcTimeoutError as e:
    print(f"RPC timed out: {e}")
    # 代替処理を実行
else:
    print(result)  # この行は実行されない

torch.distributed.rpc.RpcBackendOptions.rpc_timeoutは、RPCタイムアウトを設定するための便利なオプションですが、状況に応じて上記の代替方法も検討する価値があります。

カスタムエラーハンドリングを使用して、アプリケーションをより柔軟に制御したい場合は、RpcTimeoutError例外を処理します。
サーバー側の処理時間制限を設定したい場合は、set_rpc_timeout()関数を使用します。
一時的にrpc_timeoutを設定したい場合は、rpc_timeout()コンテキストマネージャーを使用します。
個々のRPC呼び出しに異なるタイムアウトを設定したい場合は、timeout引数を使用します。