Speicherverwaltung mit PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF | von Shittu Olumide Ayodeji | Juni 2023

So wie ein Orchesterdirigent jedem Musiker sorgfältig Ressourcen zuweist, ist die Speicherverwaltung der verborgene Maestro, der die Leistung von Softwareanwendungen orchestriert. Es ist die Kunst und Wissenschaft, den Speicher eines Computer systems effizient zu organisieren und zu nutzen, um die Leistung zu optimieren, die Sicherheit zu erhöhen und das volle Potenzial unserer Programme auszuschöpfen.

Beim Deep Studying, wo Modelle immer komplexer und Datensätze größer denn je werden, ist eine effiziente Speicherverwaltung entscheidend für die Erzielung optimaler Leistung. Der Speicherbedarf von Deep-Studying-Modellen kann immens sein und übersteigt oft die Fähigkeiten der verfügbaren {Hardware}. Deshalb beschäftigen wir uns in diesem Artikel mit einem leistungsstarken Instrument namens PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF das diese Speicherverwaltungsherausforderungen bei der Verwendung von PyTorch und CUDA behebt.

PyTorch, ein beliebtes Deep-Studying-Framework, und CUDA, eine Parallel-Computing-Plattform, stellen Entwicklern die Instruments zur Verfügung, mit denen sie die Leistung von GPUs für beschleunigtes Coaching und Inferenz nutzen können. Eine effiziente Verwaltung des GPU-Speichers ist jedoch unerlässlich, um Fehler wegen unzureichendem Arbeitsspeicher zu verhindern, die Hardwareauslastung zu maximieren und schnellere Rechenzeiten zu erreichen.

PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ist eine in PyTorch eingeführte Konfigurationsoption, um die Speicherverwaltung und -zuweisung für Deep-Studying-Anwendungen unter Verwendung von CUDA zu verbessern. Es wurde entwickelt, um die GPU-Speicherzuweisung zu optimieren und die Leistung während Trainings- und Inferenzprozessen zu verbessern.

Es ermöglicht Benutzern die Feinabstimmung des Speicherverwaltungsverhaltens durch die Konfiguration verschiedener Aspekte der CUDA-Speicherzuweisung. Durch die Anpassung dieser Konfigurationen können Entwickler die Speichernutzung optimieren und unnötige Speicherübertragungen minimieren, wodurch die Trainings- und Inferenzeffizienz verbessert wird.

Mit den von PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF bereitgestellten Konfigurationsoptionen können Benutzer Parameter wie den Caching-Algorithmus, die maximale GPU-Speicherkapazität, die Zuordnungsgranularität und die Speicherpool-Verwaltungsstrategie steuern. Diese Konfigurationen können basierend auf den spezifischen Anforderungen des Deep-Studying-Modells und den verfügbaren GPU-Ressourcen angepasst werden.

Ein wesentlicher Vorteil von PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ist seine Fähigkeit, Speicher basierend auf Speichernutzungsmustern während der Laufzeit dynamisch zuzuweisen und zu verwalten. Es unterstützt die dynamische Speicherzuweisung, sodass das Framework Speicher bei Bedarf zuweisen und freigeben kann, wenn er nicht mehr benötigt wird. Dieser dynamische Zuteilungsansatz trägt dazu bei, unnötige Speicherverschwendung zu vermeiden und GPU-Ressourcen effizient zu nutzen.

In ähnlicher Weise integriert PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF Speicherrecyclingtechniken, bei denen nicht mehr verwendete Speicherblöcke recycelt und für nachfolgende Berechnungen wiederverwendet werden können. Durch die Wiederverwendung von Speicher wird die Häufigkeit der Speicherzuweisungen und -freigaben verringert, was zeitaufwändig sein kann. Dieser Recyclingmechanismus steigert die Effizienz der Speicherverwaltung weiter und trägt zu einer verbesserten Leistung bei.

Wie bereits erwähnt, ist PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF eine PyTorch-Umgebungsvariable, mit der wir das Speicherzuweisungsverhalten für CUDA-Tensoren konfigurieren können. Es steuert Speicherzuweisungsstrategien und ermöglicht es Benutzern, die Speichernutzung zu optimieren und die Leistung bei Deep-Studying-Aufgaben zu verbessern. Wenn PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF festgelegt ist, überschreibt es den Standardspeicherzuweiser in PyTorch und führt effizientere Speicherverwaltungstechniken ein.

PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF nutzt verschiedene Speicherzuweisungsalgorithmen und -strategien. Es bietet mehrere Konfigurationsoptionen, darunter:

1. heuristic: Mit dieser Choice kann PyTorch automatisch die beste Speicherzuweisungsstrategie basierend auf Heuristiken und Laufzeitbedingungen auswählen. Es passt die Speicherzuteilungsparameter dynamisch an, um die Leistung für verschiedene Szenarien zu optimieren.
2. nmalloc: Diese Choice gibt die Anzahl der Speicherzuweisungsversuche an, bevor ein Fehler wegen unzureichendem Speicher ausgelöst wird. Damit können Benutzer die Anzahl der Versuche von PyTorch steuern, Speicher zuzuweisen.
3. caching_allocator: Diese Choice aktiviert eine Caching-Speicherzuweisung, die die Leistung durch die Wiederverwendung zuvor zugewiesener Speicherblöcke verbessert. Es reduziert den Overhead von Speicherzuweisungs- und -freigabevorgängen.
4. pooled: Diese Choice aktiviert die gepoolte Speicherzuweisung, die Speicher in Blöcken oder Swimming pools fester Größe zuweist. Es verbessert die Speichernutzung durch Reduzierung der Fragmentierung und des Overheads, die mit Speicherzuweisungen variabler Größe verbunden sind.

In diesem Abschnitt werden wir uns ansehen, wie wir es verwenden PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF für die Speicherverwaltung in PyTorch.

import torch
import os
# Set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF atmosphere variable
os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "caching_allocator"
# Rationalization: By setting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF to "caching_allocator",
# we allow the caching reminiscence allocator, which improves reminiscence administration effectivity.
# Create a CUDA tensor
x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
# Rationalization: Right here, we create a CUDA tensor utilizing the torch.randn() operate.
# Since PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF is about, the tensor will probably be allotted utilizing the caching allocator.
# Carry out some computations
y = x + x.t()
z = torch.matmul(y, y)
# Rationalization: We carry out some computations on the CUDA tensor.
# The caching allocator manages the reminiscence allocation and reuse effectively,
# decreasing the overhead of reminiscence allocation and deallocation operations.
# Clear reminiscence explicitly (non-obligatory)
del x, y, z
# Rationalization: Clearing the variables is non-obligatory, however it could actually assist launch GPU reminiscence
# earlier than subsequent operations to keep away from extreme reminiscence utilization.
# Reset PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF atmosphere variable (non-obligatory)
os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = ""
# Rationalization: Resetting PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF to an empty string restores
# the default reminiscence allocator conduct in PyTorch.
# Proceed with different operations

Erläuterung:

1. Der Code legt die Umgebungsvariable fest PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF Zu "caching_allocator". Dadurch wird der Caching-Speicherzuordner aktiviert, der die Effizienz der Speicherverwaltung durch die Wiederverwendung zuvor zugewiesener Speicherblöcke verbessert.
2. Ein CUDA-Tensor x der Größe 1000×1000 wird mit erstellt torch.randn(). Seit PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF festgelegt ist, wird der Tensor mithilfe des Caching-Allokators zugewiesen.
3. Rechenoperationen (y = x + x.t() Und z = torch.matmul(y, y)) werden auf dem CUDA-Tensor durchgeführt. Der Caching-Allokator verwaltet die Speicherzuweisung und -wiederverwendung effizient und reduziert so den Overhead von Speicherzuweisungs- und -freigabevorgängen.
4. Der del Die Anweisung wird verwendet, um die Variablen explizit zu löschen x, yUnd z. Dieser Schritt ist non-obligatory, kann jedoch dazu beitragen, GPU-Speicher vor nachfolgenden Vorgängen freizugeben, um eine übermäßige Speichernutzung zu vermeiden.
5. Der PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF Die Umgebungsvariable wird bei Bedarf auf eine leere Zeichenfolge zurückgesetzt. Dadurch wird das Standardverhalten der Speicherzuweisung in PyTorch wiederhergestellt.
6. Weitere Operationen können bei Bedarf mit PyTorch durchgeführt werden.

1. Verbesserte Leistung: PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF bietet verschiedene Speicherzuweisungsstrategien, um die Leistung bei Deep-Studying-Aufgaben erheblich zu verbessern. Durch die Optimierung der Speichernutzung wird die Speicherfragmentierung reduziert und die Gesamteffizienz der Speicherverwaltung verbessert. Dies wiederum führt zu einer schnelleren Berechnung und einer besseren Nutzung der GPU-Ressourcen.
2. Reduzierter Speicher: Fragmentierung tritt auf, wenn Speicherblöcke verstreut und ineffizient genutzt werden, was zu einer Verschwendung von Speicher führt. PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF hilft, die Fragmentierung durch die Implementierung von Pooling- und Caching-Strategien zu verringern. Dies gewährleistet eine effektivere Wiederverwendung des Speichers und verringert die Wahrscheinlichkeit einer Speicherfragmentierung, was zu einer besseren Speichernutzung führt.
3. Anpassbares Allokationsverhalten: PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ermöglicht es Benutzern, das Speicherzuweisungsverhalten entsprechend ihren spezifischen Anforderungen anzupassen. Benutzer können Speicherzuweisungsstrategien an ihre jeweiligen Modelle, Datengrößen und Hardwarekonfigurationen anpassen, indem sie verschiedene Optionen und Konfigurationen auswählen, was zu einer optimalen Leistung führt.
4. Fehlerkontrolle: Der nmalloc Mit der Choice in PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF können Benutzer die maximale Anzahl von Speicherzuweisungsversuchen festlegen. Diese Funktion kann übermäßige Speicherzuweisungsversuche verhindern und verhindern, dass das Programm in einer Zuweisungsschleife stecken bleibt. Es bietet Kontrolle und Fehlerbehandlung bei der Behandlung von Speicherzuordnungsproblemen.
5. Kompatibilität und Benutzerfreundlichkeit: PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF lässt sich nahtlos in PyTorch integrieren, ein weit verbreitetes Deep-Studying-Framework. Es kann einfach als Umgebungsvariable festgelegt werden, sodass Benutzer das Speicherzuweisungsverhalten ohne komplexe Codeänderungen aktivieren und konfigurieren können. Dies stellt die Kompatibilität zwischen verschiedenen PyTorch-Versionen sicher und vereinfacht die Implementierung von Speicherverwaltungsoptimierungen.

Zusammenfassend stellt PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ein wertvolles Instrument für Entwickler dar, die mit PyTorch und CUDA arbeiten, und bietet eine Reihe von Konfigurationsoptionen zur Optimierung der Speicherzuweisung und -nutzung. Durch die Nutzung dieser Funktion können Deep-Studying-Anwender Speicherressourcen effektiv verwalten, speicherbezogene Engpässe reduzieren und letztendlich die Effizienz und Leistung ihrer Modelle verbessern.