在 PyTorch 中，當多個算子（operators）和內(nèi)核（kernels）被并行執(zhí)行時，PyTorch 通過 CUDA 的 流（streams） 和 事件（events） 機制來管理并發(fā)和同步。CUDA 是一個異步計算平臺，計算任務會被放入一個隊列中異步執(zhí)行，PyTorch 為了確保不同算子之間的依賴關系正確，使用了流和事件來管理任務的調(diào)度和同步。

1. CUDA 流（Streams）和事件（Events）

CUDA 流

CUDA 流是一個任務隊列，所有提交到同一個流中的操作會按照順序執(zhí)行，但是不同流中的操作可以并行執(zhí)行。PyTorch 在默認情況下為每個設備（GPU）創(chuàng)建一個主流（default stream），所有的 CUDA 操作都會提交到該流中，并順序執(zhí)行。

如果你使用多個流，可以讓不同的計算任務并行執(zhí)行，避免阻塞。PyTorch 提供了 torch.cuda.Stream 來管理自定義的流。例如：

stream1 = torch.cuda.Stream()
stream2 = torch.cuda.Stream()

# 向stream1提交任務
with torch.cuda.stream(stream1):
    # 操作A將在stream1中執(zhí)行
    output1 = model(input1)

# 向stream2提交任務
with torch.cuda.stream(stream2):
    # 操作B將在stream2中執(zhí)行
    output2 = model(input2)

# 等待所有流完成任務
torch.cuda.synchronize()

CUDA 事件

CUDA 事件是用來標記和同步不同 CUDA 流的工具。例如，當一個算子在某個流中完成后，可以通過事件通知其他流，以便他們可以開始下一個依賴該算子的操作。PyTorch 提供了 torch.cuda.Event 進行同步。

stream1 = torch.cuda.Stream()
stream2 = torch.cuda.Stream()
event = torch.cuda.Event()

with torch.cuda.stream(stream1):
    output1 = model(input1)
    event.record()  # 在stream1中記錄事件

with torch.cuda.stream(stream2):
    stream2.wait_event(event)  # 等待stream1中的事件完成
    output2 = model(input2)

torch.cuda.synchronize()

通過這種方式，PyTorch 可以管理不同算子和內(nèi)核的同步，確保依賴關系被正確處理。

2. 多個算子的調(diào)度與同步

在 PyTorch 中，如果你使用單個 GPU 并且不顯式創(chuàng)建 CUDA 流，所有的操作都會默認提交到同一個流中按順序執(zhí)行，因此不會存在同步問題。

但在更復雜的場景下，比如有多個 GPU，或者需要通過流并行執(zhí)行不同的操作時，PyTorch 的 CUDA 流機制會自動幫你處理依賴和同步。通過使用流和事件，可以控制多個算子如何在不同的 CUDA 內(nèi)核中同步執(zhí)行。

依賴性管理：

• 默認流同步：如果多個算子提交到默認流中，它們會按照順序依次執(zhí)行，無需顯式同步。
• 跨流依賴同步：使用事件（torch.cuda.Event）來記錄某個流的完成狀態(tài)，其他流可以等待該事件的完成后再繼續(xù)執(zhí)行。

例如，在下面的代碼中，conv2d 和 relu 是在同一個流上順序執(zhí)行的，無需顯式同步。但如果將它們放到不同的流中，則需要使用事件同步來確保 conv2d 在 relu 之前完成。

# 默認流中，算子會順序執(zhí)行，無需顯式同步
output = F.conv2d(input, weight)
output = F.relu(output)

3. 內(nèi)存拷貝與計算的同步

在 GPU 計算中，顯存和 CPU 內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)拷貝也是異步執(zhí)行的。PyTorch 使用 CUDA 同步機制 確保計算和數(shù)據(jù)傳輸之間的依賴關系：

• 當從 GPU 讀取數(shù)據(jù)到 CPU 時，通常會自動觸發(fā)同步，確保 GPU 計算已經(jīng)完成。
• PyTorch 還提供了 torch.cuda.synchronize() 來顯式同步 GPU 和 CPU，確保所有的 CUDA 任務都已經(jīng)完成。

例如：

output = model(input)
output_cpu = output.cpu()  # 這會自動同步，確保 GPU 計算完成后將結果拷貝到 CPU

4. 多 GPU 和分布式同步

在多 GPU 環(huán)境中，PyTorch 使用 NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 來管理多 GPU 之間的同步和通信。PyTorch 的 torch.nn.DataParallel 和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 會自動處理多 GPU 之間的數(shù)據(jù)同步。

多 GPU 同步主要依賴 NCCL 庫，它允許 GPU 之間通過 all_reduce、all_gather 等通信模式來同步梯度或數(shù)據(jù)，確保所有設備上的計算是同步的。

# 使用多個 GPU 同步執(zhí)行任務
model = torch.nn.DataParallel(model)
output = model(input)  # 會自動將輸入拆分到多個 GPU 上執(zhí)行，并同步結果

Reference:

• CUDA Programming Guide - Streams and Events
• CUDA Toolkit Documentation
• NCCL Documentation
• PyTorch GitHub - Distributed and Parallel
• NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）

到此這篇關于pytorch 同步機制的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關pytorch 同步機制內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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