メモリ使用量と計算速度を劇的に向上！ PyTorch の `torch.QUInt8Storage` で実現する高速化テクニック

torch.QUInt8Storage は、以下の要素で構成されます。

• デバイス
  データが格納されているデバイス (CPU または GPU)
• ストライド
  データ要素間のバイト数
• データ
  8ビット符号なし整数データの配列

torch.QUInt8Storage オブジェクトは、以下の方法で作成できます。

• torch.ByteStorage.new_quInt8Storage(size): torch.ByteStorage オブジェクトから torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成します。
• torch.from_buffer(buffer, dtype=torch.quint8, device=None): 指定されたバッファから torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成します。
• torch.full(size, fill_value, dtype=torch.quint8, device=None): 指定されたサイズとデバイスを持つ torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成し、すべての要素を fill_value で初期化します。
• torch.empty(size, dtype=torch.quint8, device=None): 指定されたサイズとデバイスを持つ空の torch.QUInt8Storage オブジェクトを作成します。

torch.QUInt8Storage の操作

torch.QUInt8Storage オブジェクトは、以下の操作を実行できます。

• テンサーへの変換
  torch.as_tensor(storage) を使用して torch.QUInt8Storage オブジェクトを torch.Tensor オブジェクトに変換できます。
• 形状の変更
  storage.resize_(new_size) を使用してストレージの形状を変更できます。
• データの変更
  storage[index] = value を使用してデータ要素を変更したり、storage[:] = value を使用してスライス全体を設定したりできます。
• データへのアクセス
  storage[index] を使用してデータ要素にアクセスしたり、storage[:] を使用してスライス全体を取得したりできます。

torch.QUInt8Storage を使用すると、以下の利点が得られます。

• 計算速度
  8ビット整数演算は、32ビット浮動小数点演算よりも高速であるため、計算速度を向上させることができます。
• メモリ効率
  8ビット符号なし整数データを使用することにより、32ビット浮動小数点データよりもメモリ使用量を大幅に削減できます。

torch.QUInt8Storage は、以下のタスクで使用できます。

• 組み込みシステム
  メモリと電力に制約のあるデバイスでの計算
• 機械学習
  モデルのパラメータとデータの格納
• 画像処理
  画像データの格納と処理

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torch.QUInt8Storage の作成

import torch

# 空のストレージを作成
storage = torch.empty(size=(10, 20), dtype=torch.quint8, device='cpu')

# 特定の値で初期化されたストレージを作成
storage = torch.full(size=(10, 20), fill_value=255, dtype=torch.quint8, device='cpu')

# バッファからストレージを作成
buffer = torch.ByteStorage.from_file('my_data.bin')
storage = torch.ByteStorage.new_quInt8Storage(storage)

torch.QUInt8Storage の操作

# データ要素へのアクセス
storage[0, 0] = 100

# データスライスの取得
data_slice = storage[0:5, :]

# データの変更
storage[0:5, :] = 255

# ストレージの形状変更
storage.resize_(20, 10)

torch.QUInt8Storage と torch.Tensor の変換

# ストレージをテンサーに変換
tensor = torch.as_tensor(storage)

# テンサーからストレージを作成
tensor = torch.randint(0, 256, size=(10, 20), dtype=torch.quint8)
storage = tensor.storage()

# 画像処理

# 画像データを読み込み、`torch.QUInt8Storage` に格納
image = torch.image.read_image('my_image.png')
storage = image.storage()

# 画像処理を実行
# ...

# 画像データを保存
torch.image.save_image(storage, 'processed_image.png')


# 機械学習

# モデルのパラメータを `torch.QUInt8Storage` に格納
model = torch.load('my_model.pth')
for param in model.parameters():
    storage = param.storage()

# データを `torch.QUInt8Storage` に格納
data = torch.from_numpy(my_data)
storage = data.storage()

# モデルを実行
# ...

• PyTorch の最新バージョンでは、API が変更されている可能性があることに注意してください。
• 上記のコードは、あくまでも例であり、具体的なタスクに合わせて変更する必要があります。

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代替方法の選択

torch.QUInt8Storage の代替方法を選択する際には、以下の要素を考慮する必要があります。

• 開発者の利便性
  torch.QUInt8Storage は、他のデータ形式よりも複雑な場合があります。開発者の利便性を考慮する必要があります。
• データ形式の互換性
  torch.QUInt8Storage は、すべての PyTorch 操作と互換性があるわけではありません。他のデータ形式の方が、より多くの操作で使用できる場合があります。
• 計算速度
  torch.QUInt8Storage は、8ビット整数演算をサポートするため、32ビット浮動小数点演算よりも高速です。しかし、他のハードウェアアクセラレーションを利用できる場合、torch.QUInt8Storage が必ずしも最速の選択肢とは限りません。
• メモリ使用量
  torch.QUInt8Storage は、32ビット浮動小数点データよりもメモリ使用量を削減できますが、他のデータ形式よりもメモリを多く消費する可能性があります。

torch.QUInt8Storage の代替方法として、以下の選択肢があります。

• torch.cuda.FloatStorage
  GPU 上の 32ビット浮動小数点データ (FLOAT) を格納するために使用されます。torch.QUInt8Storage よりもメモリ使用量と計算速度が遅くなりますが、より多くの操作で使用できます。
• torch.cuda.ByteStorage
  GPU 上の 8ビット符号なし整数データ (BYTE) を格納するために使用されます。torch.QUInt8Storage と同等のメモリ効率と計算速度を提供しますが、GPU 上でのみ使用できます。
• torch.FloatStorage
  32ビット浮動小数点データ (FLOAT) を格納するために使用されます。torch.QUInt8Storage よりもメモリ使用量と計算速度が遅くなりますが、より多くの操作で使用できます。
• torch.ByteStorage
  8ビット符号なし整数データ (BYTE) を格納するために使用されます。torch.QUInt8Storage よりもメモリ使用量が少ないですが、計算速度は遅くなります。

• 量化
  32ビット浮動小数点データを 8ビット整数データに変換する量化技術を使用して、計算速度を向上させることができます。
• データ圧縮
  データ圧縮技術を使用して、メモリ使用量をさらに削減できます。
• ハードウェアアクセラレーション
  GPU などのハードウェアアクセラレーションを利用できる場合は、torch.QUInt8Storage 以外にも高速な選択肢がある場合があります。