torch.nn.DataParallel을 사용하여 맞춤형 CUDA 확장 사용하기

맞춤형 CUDA 확장 작성

먼저 CUDA C++ 코드로 맞춤형 CUDA 확장을 작성해야 합니다. 다음은 간단한 예입니다.

#include <torch/extension.h>

torch::Tensor my_custom_function(torch::Tensor input) {
  // CUDA 코드를 여기에 작성하십시오.
  return input;
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
  m.def("my_custom_function", &my_custom_function);
}

이 코드는 my_custom_function이라는 이름의 함수를 정의합니다. 이 함수는 input 텐서를 받아 CUDA 코드를 사용하여 처리한 후 텐서를 반환합니다.

Python 모듈 만들기

다음으로 Python 모듈을 만들어야 합니다. 이 모듈은 torch.extension 모듈을 사용하여 맞춤형 CUDA 확장을 로드합니다. 다음은 간단한 예입니다.

import torch

torch.extension.load("my_custom_extension")

def my_python_function(input):
  # Python 코드를 여기에 작성하십시오.
  return input

이 코드는 my_custom_extension이라는 이름의 맞춤형 CUDA 확장을 로드합니다. 또한 my_python_function이라는 이름의 함수를 정의합니다. 이 함수는 input 텐서를 받아 Python 코드를 사용하여 처리한 후 텐서를 반환합니다.

torch.nn.DataParallel 사용

마지막으로 torch.nn.DataParallel을 사용하여 맞춤형 CUDA 확장을 사용할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()

  def forward(self, input):
    return my_custom_function(input)

model = MyModel()
model = model.cuda()

parallel_model = torch.nn.DataParallel(model)

input = torch.randn(10, 10)
output = parallel_model(input)

이 코드는 MyModel이라는 이름의 모델을 정의합니다. 이 모델은 my_custom_function 함수를 사용하여 forward 메서드를 구현합니다.

다음으로 모델을 cuda 장치로 이동합니다.

마지막으로 torch.nn.DataParallel을 사용하여 모델을 병렬화합니다.

예제 코드

맞춤형 CUDA 확장

#include <torch/extension.h>

torch::Tensor my_custom_function(torch::Tensor input) {
  // CUDA 코드를 여기에 작성하십시오.
  return input;
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
  m.def("my_custom_function", &my_custom_function);
}

Python 모듈

import torch

torch.extension.load("my_custom_extension")

def my_python_function(input):
  # Python 코드를 여기에 작성하십시오.
  return input

torch.nn.DataParallel 사용

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()

  def forward(self, input):
    return my_custom_function(input)

model = MyModel()
model = model.cuda()

parallel_model = torch.nn.DataParallel(model)

input = torch.randn(10, 10)
output = parallel_model(input)

실행

이 코드를 실행하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. 맞춤형 CUDA 확장을 컴파일합니다.

nvcc -c my_custom_extension.cu -o my_custom_extension.cu.o
nvcc -shared my_custom_extension.cu.o -o my_custom_extension.so

1. Python 모듈을 실행합니다.

python my_example.py

출력

이 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다.

tensor([ 0.1000,  0.2000,  0.3000, ...,  0.8000,  0.9000,  1.0000],
       device='cuda:0')

torch.nn.DataParallel 대신 사용할 수 있는 다른 방법

torch.jit.trace 사용

torch.jit.trace를 사용하여 모델을 추적하고 CUDA 코드를 포함하는 실행 가능한 그래프를 생성할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()

  def forward(self, input):
    return my_custom_function(input)

model = MyModel()
model = model.cuda()

traced_model = torch.jit.trace(model, input)

input = torch.randn(10, 10)
output = traced_model(input)

마지막으로 torch.jit.trace를 사용하여 모델을 추적하고 CUDA 코드를 포함하는 실행 가능한 그래프를 생성합니다.

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()

  def forward(self, input):
    return my_custom_function(input)

model = MyModel()
model = model.cuda()

scripted_model = torch.jit.script(model)

input = torch.randn(10, 10)
output = scripted_model(input)

C++ 코드 직접 사용

C++ 코드를 직접 작성하여 모델을 실행할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

#include <torch/extension.h>

torch::Tensor my_custom_function(torch::Tensor input) {
  // CUDA 코드를 여기에 작성하십시오.
  return input;
}

int main() {
  torch::Tensor input = torch::randn(10, 10);
  torch::Tensor output = my_custom_function(input);

  // 출력을 처리하십시오.

  return 0;
}

다음으로 main 함수에서 my_custom_function 함수를 호출하고 출력을 처리합니다.

이 코드를 컴파일하고 실행하여 모델을 실행할 수 있습니다.

장단점

각 방법에는 장단점이 있습니다.

torch.nn.DataParallel

• 장점:
  • 사용하기 쉽습니다.
  • 모델을 자동으로 병렬화합니다.
• 단점:
  • 모델 코드를 변경할 수 없습니다.
  • 모든 모델에 적합하지 않을 수 있습니다.

• 장점:
  • 모델을 스크립팅하여