PyTorchマルチプロセス：リスト共有のベストプラクティス：共有メモリ、通信、クラウドストレージを比較検討

2024-07-27

PyTorch マルチプロセスにおけるリスト共有の解説

しかし、マルチプロセス環境でリストのようなデータを共有しようとすると、複雑な問題が生じます。異なるプロセス間でデータを共有するには、特別なメカニズムが必要です。

本記事では、「How to share a list of tensors in PyTorch multiprocessing?」というプログラミング課題を題材に、PyTorchにおけるリスト共有の仕組みと、具体的な実装方法について分かりやすく解説します。

マルチプロセス共有の仕組み

PyTorchマルチプロセス環境では、異なるプロセス間でメモリ空間を直接共有することはできません。そのため、データを共有するには、以下の2つの方法があります。

共有メモリ: メモリ空間の一部を共有領域として設定し、異なるプロセスがアクセスできるようにします。
通信: プロセス間でデータをやり取りするための通信機構を用います。

共有メモリ vs 通信

共有メモリと通信にはそれぞれメリットとデメリットがあります。

共有メモリ

メリット: 高速なデータ共有が可能
デメリット: メモリ管理が複雑、競合条件が発生しやすい

通信

デメリット: 共有メモリよりもデータ共有速度が遅い

リスト共有の実装例

共有メモリを利用した方法

import torch
import multiprocessing

def worker(shared_list):
    shared_list.append(torch.tensor([1, 2, 3]))

if __name__ == "__main__":
    shared_list = torch.empty(0)
    manager = multiprocessing.Manager()
    shared_list = manager.list(shared_list)

    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_list,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_list,))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    print(shared_list)

この例では、torch.empty() 関数で空のテンソルを作成し、multiprocessing.Manager() クラスを用いて共有メモリ領域に格納します。その後、worker() 関数で共有メモリリストに要素を追加し、複数のプロセスからリストにアクセスできるようにします。

通信を利用した方法

import torch
import multiprocessing
from queue import Queue

def worker(q):
    data = q.get()
    data.append(torch.tensor([1, 2, 3]))
    q.put(data)

if __name__ == "__main__":
    q = Queue()

    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,))

    p1.start()
    p2.start()

    data = torch.empty(0)
    q.put(data)

    p1.join()
    p2.join()

    data = q.get()
    print(data)

この例では、Queue() クラスを用いてプロセス間通信を行います。まず、空のテンソルを作成し、それをキューに格納します。その後、worker() 関数でキューからデータを取得し、リストに要素を追加します。最後に、キューからデータを再取得して出力します。

import torch
import multiprocessing

def worker(shared_list):
    shared_list.append(torch.tensor([1, 2, 3]))

if __name__ == "__main__":
    shared_list = torch.empty(0)
    manager = multiprocessing.Manager()
    shared_list = manager.list(shared_list)

    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_list,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_list,))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    print(shared_list)

解説:

torch.empty(0) で空のテンソルを作成します。
multiprocessing.Manager() クラスを使用して共有メモリ領域を管理します。
manager.list(shared_list) で共有メモリリストを作成します。
worker() 関数で共有メモリリストに要素を追加します。
p1 と p2 というプロセスを起動し、それぞれ worker() 関数を実行します。
プロセスが完了したら、共有メモリリストの内容を出力します。

import torch
import multiprocessing
from queue import Queue

def worker(q):
    data = q.get()
    data.append(torch.tensor([1, 2, 3]))
    q.put(data)

if __name__ == "__main__":
    q = Queue()

    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,))

    p1.start()
    p2.start()

    data = torch.empty(0)
    q.put(data)

    p1.join()
    p2.join()

    data = q.get()
    print(data)

Queue() クラスを使用してプロセス間通信を行います。
空のテンソルを作成し、それをキューに格納します。
worker() 関数でキューからデータを取得し、リストに要素を追加します。
キューからデータを再取得して出力します。

どちらの方法を選択するべきか？

一般的に、以下の場合は共有メモリ、以下の場合は通信を利用するのがおすすめです。

共有するデータ量が多い場合: 共有メモリの方が高速に共有できます。
複数のプロセスが頻繁にリストにアクセスする場合: 共有メモリの方が効率的です。
メモリ使用量を抑えたい場合: 通信の方がメモリ使用量を抑えられます。
データの整合性を厳密に保ちたい場合: 通信の方が競合条件が発生しにくいため、データの整合性を保ちやすいです。

torch.distributed モジュールを利用する方法

torch.distributed モジュールは、PyTorchが提供する分散並列処理のためのライブラリです。このモジュールには、グローバルな名前空間上でテンソルを共有するための機能が含まれています。

この方法の利点は、共有メモリや通信キューよりも高速で効率的な共有が可能であることです。一方、torch.distributed モジュールの使用には、専用の起動手順と設定が必要となります。

import torch
import torch.distributed as dist

def worker(rank, world_size):
    dist.init_process_group(backend='gloo')

    # グローバルな名前空間にテンソルを作成
    tensor = torch.tensor([0])
    dist.broadcast(tensor, src=0)

    # 共有されたテンソルを更新
    tensor += 1

    # 更新後のテンソルをグローバルな名前空間に同期
    dist.broadcast(tensor, src=0)

if __name__ == "__main__":
    dist.init_process_group(backend='gloo')
    world_size = dist.get_world_size()

    for rank in range(world_size):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(rank, world_size))
        p.start()

    for p in range(world_size):
        p.join()

データベースを利用する方法

データベースを用いてリストを共有する方法もあります。各プロセスがデータベースに接続し、リストの要素をデータベースに格納・取得することで共有を実現できます。

この方法の利点は、プロセス間だけでなく、異なるマシン間でもリストを共有できることです。一方、データベースの操作にオーバーヘッドが発生するため、他の方法に比べて共有速度が遅くなる可能性があります。

import torch
import multiprocessing
import sqlite3

def worker(db_path):
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cursor = conn.cursor()

    # データベースからリストを取得
    cursor.execute('SELECT * FROM list')
    data = cursor.fetchall()

    # リストに要素を追加
    data.append([1, 2, 3])

    # リストをデータベースに更新
    cursor.execute('UPDATE list SET data = ?', (data,))
    conn.commit()

    conn.close()

if __name__ == "__main__":
    db_path = 'shared_list.db'

    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(db_path,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(db_path,))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

クラウドストレージを利用する方法

クラウドストレージサービスを利用してリストを共有する方法もあります。各プロセスがクラウドストレージにアクセスし、リストの要素をファイルとして読み書きすることで共有を実現できます。

この方法の利点は、データベースよりも手軽に共有できることです。一方、クラウドストレージサービスの利用料金が発生する可能性があります。

import torch
import multiprocessing
import boto3

def worker(s3_client, bucket, key):
    # S3からリストを取得
    response = s3_client.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    data = torch.load(response['Body'])

    # リストに要素を追加
    data.append([1, 2, 3])

    # リストをS3に更新
    with open('tmp.pt', 'wb') as f:
        torch.save(data, f)

    s3_client.upload_file('tmp.pt', Bucket=bucket, Key=key)

if __name__ == "__main__":
    s3_client = boto3.client('s3')
    bucket = 'shared-list'
    key = 'list.pt'

    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(s3_client, bucket, key))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(s3_client, bucket, key))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()