PyTorch算法加速指南
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本文转自|视觉算法
这是我们正在撰写的系列文章中的第一篇。所有帖子都在这里：
1.加快算法速度，第1部分—PyTorch
2.加快算法速度，第2部分-Numba
3.加快算法速度，第3部分—并行化
4.加快算法速度，第4部分--Dask
这些与Jupyter Notebooks配套，可在此处获得：[Github-SpeedUpYourAlgorithms]和[Kaggle]
（编辑-28/11/18）-添加了“torch.multiprocessing”部分。
目录
介绍
如何检查CUDA的可用性？
如何获取有关cuda设备的更多信息？
如何存储张量并在GPU上运行模型？
如果有多个GPU，如何选择和使用GPU？
数据并行
数据并行性比较
torch.multiprocessing
参考文献
1.引言
在本文中，我将展示如何使用torch和pycuda检查、初始化GPU设备，以及如何使算法更快。
PyTorch是建立在torch之上的机器学习库。它得到了Facebook AI研究小组的支持。在最近开发之后，由于它的简单性，动态图以及本质上是pythonic，它已经获得了很大的普及。它的速度仍然不会落后，在许多情况下甚至可以超越其表现。
pycuda允许您从python访问Nvidia的CUDA并行计算API。
2.如何检查CUDA的可用性
Sydney Rae在《 Unsplash》上创作的“沙滩上的棕色干树叶”
要检查Torch是否可以使用cuda设备，您可以简单地运行：
import torch
torch.cuda.is_available()
# True3.如何获得cuda设备的更多信息
Rawpixel在Unsplash上发布的“黑色智能手机”
要获取设备的基本信息，可以使用torch.cuda。但是，要获取有关设备的更多信息，可以使用pycuda，这是CUDA库周围的python包装器。您可以使用类似：
import torch
import pycuda.driver as cuda
cuda.init()
## Get Id of default device
torch.cuda.current_device()
# 0
cuda.Device(0).name() # '0' is the id of your GPU
# Tesla K80或者
torch.cuda.get_device_name(0) # Get name device with ID '0'
# 'Tesla K80'我编写了一个简单的类来获取有关您的cuda兼容GPU的信息：
要获取当前的内存使用情况，可以使用pyTorch的函数，例如：
mport torch
# Returns the current GPU memory usage by
# tensors in bytes for a given device
torch.cuda.memory_allocated()
# Returns the current GPU memory managed by the
# caching allocator in bytes for a given device
torch.cuda.memory_cached()运行应用程序后，可以使用简单的命令清除缓存：
# Releases all unoccupied cached memory currently held by
# the caching allocator so that those can be used in other
# GPU application and visible in nvidia-smi
torch.cuda.empty_cache()但是，使用此命令不会通过张量释放占用的GPU内存，因此它无法增加可用于PyTorch的GPU内存量。
这些内存方法仅适用于GPU。
4.如何在GPU上存储张量并且运行模型？
使用 .cuda
五只鸽子在栏杆上栖息，一只鸽子在飞行中---来自Nathan Dumlao Unsplash上的作品
如果要在cpu上存储内容，可以简单地写：
a = torch.DoubleTensor([1., 2.])此向量存储在cpu上，您对其执行的任何操作都将在cpu上完成。要将其传输到gpu，您只需执行.cuda：
a = torch.FloatTensor([1., 2.]).cuda()或者
这将为其选择默认设备，该默认设备可通过命令查看
torch.cuda.current_device()
# 0也可以这样：
a.get_device()
# 0您也可以将模型发送到GPU设备。例如，考虑一个由nn.Sequential组成的简单模块：
sq = nn.Sequential(
nn.Linear(20, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 4),
nn.Softmax()
)要将其发送到GPU设备，只需执行以下操作：
model = sq.cuda()您可以检查它是否在GPU设备上，为此，您必须检查其参数是否在GPU设备上，例如：
# From the discussions here: discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-model-is-on-cuda
next(model.parameters()).is_cuda
# True5.在多个GPU中，如何选择GPU进行运算？
NeONBRAND 在Unsplash上的“工具的选择性聚焦摄影”
您可以为当前应用程序/存储选择一个GPU，该GPU可以与您为上一个应用程序/存储选择的GPU不同。
正如在第（2）部分中已经看到的那样，我们可以使用pycuda获取所有与cuda兼容的设备及其ID，在此不再赘述。
考虑到您有3个cuda兼容设备，可以将张量初始化并分配给特定设备，如下所示：
在这些Tensor上执行任何操作时，无论选择哪个设备，都可以执行该操作，结果将与Tensor保存在同一设备上。
x = torch.Tensor([1., 2.]).to(cuda2)
y = torch.Tensor([3., 4.]).to(cuda2)
# This Tensor will be saved on 'cuda2' only
z = x + y如果您有多个GPU，则可将应用程序在多个设备上工作，但是它们之间会产生通信开销。但是，如果您不需要太多中继信息，则可以尝试一下。
其实还有一个问题。在PyTorch中，默认情况下，所有GPU操作都是异步的。尽管在CPU和GPU或两个GPU之间复制数据时确实进行了必要的同步，但是如果您仍然使用torch.cuda.Stream（）命令创建自己的流，那么您将必须自己照顾指令的同步 。
从PyTorch的文档中举一个例子，这是不正确的：
cuda = torch.device('cuda')
s = torch.cuda.Stream() # Create a new stream.
A = torch.empty((100, 100), device=cuda).normal_(0.0, 1.0)
with torch.cuda.stream(s):
# because sum() may start execution before normal_() finishes!
B = torch.sum(A)如果您想充分利用多个GPU，可以：
1.将所有GPU用于不同的任务/应用程序，
2.将每个GPU用于集合或堆栈中的一个模型，每个GPU都有数据副本（如果可能），因为大多数处理是在训练模型期间完成的，
3.在每个GPU中使用带有切片输入和模型副本。每个GPU都会分别计算结果，并将其结果发送到目标GPU，然后再进行进一步的计算等。
6.数据并行
阿比盖尔·基南（Abigail Keenan）在《 Unsplash》上的“森林中的树木摄影”
在数据并行中，我们将从数据生成器获得的数据（一个批次）分割为较小的小型批次，然后将其发送到多个GPU进行并行计算。
在PyTorch中，数据并行是使用torch.nn.DataParallel实现的。
我们将看到一个简单的示例来了解实际情况。为此，我们必须使用nn.parallel的一些功能，即：
1.复制：在多个设备上复制模块。
2.分散：在这些设备中的第一维上分配输入。
3.收集：从这些设备收集和连接第一维的输入。
4.parallel_apply：要将从Scatter获得的一组分布式输入s，应用于从Replicate获得的相应分布式Module集合。
# Replicate module to devices in device_ids
replicas = nn.parallel.replicate(module, device_ids)
# Distribute input to devices in device_ids
inputs = nn.parallel.scatter(input, device_ids)
# Apply the models to corresponding inputs
outputs = nn.parallel.parallel_apply(replicas, inputs)
# Gather result from all devices to output_device
result = nn.parallel.gather(outputs, output_device)或者，更简单
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)
result = model(input)7.数据并行比较
Icon8团队在Unsplash上发布“银铃闹钟”
我没有多个GPU，但是我可以在这里找到Ilia Karmanov和他的github存储库上一篇不错的文章，其中比较了使用多个GPU的大多数框架。
他的结果：
[他的github存储库最新更新：（2018年6月19日）]。PyTorch 1.0，Tensorflow 2.0的发布以及新的GPU可能已经改变了这一点……]
因此，您可以看到，即使必须在开始和结束时与主设备进行通信，并行处理也绝对有帮助。在多GPU情况下,PyTorch的结果要比Chainer及其他所有结果都快。通过一次调用DataParallel，Pytorch也使其变得简单。
8.torch.multiprocessing
Unsplash 上Matthew Hicks作品
torch.multiprocessing是Python多处理模块的包，其API与原始模块100％兼容。因此，您可以在此处使用Python的多处理模块中的Queue，Pipe，Array等。此外，为了使其更快，他们添加了一个方法share_memory_（），该方法使数据进入任何进程时都可以直接使用，因此将数据作为参数传递给不同的进程将不会复制该数据。
您可以共享张量，模型参数，也可以根据需要在CPU或GPU上共享它们。
您可以在此处的“池和进程”部分中使用上面的方法，并且要获得更快的速度，可以使用share_memory_（）方法在所有进程之间共享张量，而无需复制数据。
您也可以使用机器集群。有关更多信息，请参见此处。
9.参考
https://documen.tician.de/pycuda/
https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html
https://discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-model-is-on-cuda
https://medium.com/@iliakarmanov/multi-gpu-rosetta-stone-d4fa96162986
感谢您的阅读！
via https://towardsdatascience.com/speed-up-your-algorithms-part-1-pytorch-56d8a4ae7051
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