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PyTorch 모듈 프로파일링 하기

Author: Suraj Subramanian

번역: 이재복

PyTorch는 코드 내의 다양한 Pytorch 연산에 대한 시간과 메모리 비용을 파악하는 데 유용한 프로파일러(profiler) API를 포함하고 있습니다. 프로파일러는 코드에 쉽게 통합될 수 있으며, 프로파일링 결과는 표로 출력되거나 JSON 형식의 추적(trace) 파일로 반환될 수 있습니다.

Note

프로파일러는 멀티스레드화된 모델들을 지원합니다. 프로파일러는 연산이 이루어지는 스레드와 같은 스레드에서 실행되지만 다른 스레드에서 실행되는 자식 연산 또한 프로파일링할 수 있습니다. 동시에 실행되는 프로파일러들은 결과가 섞이지 않도록 각자의 스레드 범위에 한정됩니다.

Note

Pytorch 1.8은 미래의 릴리즈에서 기존의 프로파일러 API를 대체할 새로운 API를 소개하고 있습니다. 새로운 API를 이 페이지 에서 확인하세요.

프로파일러 API 사용법에 대해 빠르게 살펴보고 싶다면 이 레시피 문서 를 확인하세요.


import torch
import numpy as np
from torch import nn
import torch.autograd.profiler as profiler

프로파일러를 이용하여 성능 디버깅하기

프로파일러는 모델에서 성능의 병목을 파악할 때 유용할 수 있습니다. 이번 예제에서, 두 가지 하위 작업을 수행하는 사용자 정의 모듈을 만들겠습니다:

  • 입력에 대한 선형 변환

  • 변환 결과를 이용한 마스크 텐서(mask Tensor)에서 인덱스 추출

각 하위 작업들에 대한 코드는 profiler.record_function("label") 을 이용하여 레이블된 컨텍스트 매니저(context manager) 들에 의해 감쌉니다. 프로파일러의 출력에서, 하위 작업들의 모든 연산에 대한 집계(aggregate) 성능 지표들이 해당 레이블 아래 나타나게 됩니다.

프로파일러를 사용하는 것은 약간의 오버헤드가 발생하며, 코드를 분석할 때에만 사용하는 것이 가장 좋습니다. 만일 실행시간을 벤치마킹하는 경우에는 이를 제거하는 것을 잊지 마십시오.

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = True):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, out_features, bias)

    def forward(self, input, mask):
        with profiler.record_function("LINEAR PASS"):
            out = self.linear(input)

        with profiler.record_function("MASK INDICES"):
            threshold = out.sum(axis=1).mean().item()
            hi_idx = np.argwhere(mask.cpu().numpy() > threshold)
            hi_idx = torch.from_numpy(hi_idx).cuda()

        return out, hi_idx

순전파 단계(forward pass) 프로파일링하기

입력과 마스크 텐서, 그리고 모델을 임의로 초기화합니다.

프로파일러를 실행하기 전, 정확한 성능 벤치마킹을 보장하기 위해 CUDA를 워밍업(warm-up) 시킵니다. 모델의 순전파 단계를 profiler.profile 컨텍스트 매니저를 통해 감쌉니다. with_stack=True 인자는 연산의 추적(trace) 파일 내부에 파일과 줄번호를 덧붙입니다.

Warning

with_stack=True 는 추가적인 오버헤드를 발생시키기 때문에 코드를 분석할 때에 사용하는 것이 바람직합니다. 성능을 벤치마킹한다면 이를 제거하는 것을 잊지 마십시오.

model = MyModule(500, 10).cuda()
input = torch.rand(128, 500).cuda()
mask = torch.rand((500, 500, 500), dtype=torch.double).cuda()

# 워밍업(warm-up)
model(input, mask)

with profiler.profile(with_stack=True, profile_memory=True) as prof:
    out, idx = model(input, mask)

프로파일러의 결과 출력하기

최종적으로 프로파일러의 결과를 출력합니다. profiler.key_averages 는 연산자의 이름에 따라 결과를 집계하는데, 선택적으로 입력의 shape과/또는 스택 추적(stack trace) 이벤트에 따라서도 결과를 집계할 수 있습니다. 입력의 shape에 따라서 그룹화 하는 것은 어떠한 shape의 텐서들이 모델에 의해 사용되는지 파악하는 데 유용합니다.

여기서, group_by_stack_n=5 를 사용하는데 이는 연산(operation)과 traceback(가장 최근 5개의 이벤트에 대한)을 기준으로 실행시간을 집계하는 것이고, 이벤트들이 등록된 순서로 정렬되어 표시됩니다. 결과 표는 sort_by 인자 (유효한 정렬 키는 docs 에서 확인하세요) 를 넘겨줌으로써 정렬될 수 있습니다.

Note

notebook에서 프로파일러를 실행할 때 스택 추적(stacktrace)에서 파일명 대신 <ipython-input-18-193a910735e8>(13): forward 와 같은 항목을 볼 수 있습니다. 이는 <notebook-cell>(line number): calling-function 의 형식에 대응됩니다.

print(prof.key_averages(group_by_stack_n=5).table(sort_by='self_cpu_time_total', row_limit=5))

"""
(Some columns are omitted)

-------------  ------------  ------------  ------------  ---------------------------------
         Name    Self CPU %      Self CPU  Self CPU Mem   Source Location
-------------  ------------  ------------  ------------  ---------------------------------
 MASK INDICES        87.88%        5.212s    -953.67 Mb  /mnt/xarfuse/.../torch/au
                                                         <ipython-input-...>(10): forward
                                                         /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                         <ipython-input-...>(9): <module>
                                                         /mnt/xarfuse/.../IPython/

  aten::copy_        12.07%     715.848ms           0 b  <ipython-input-...>(12): forward
                                                         /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                         <ipython-input-...>(9): <module>
                                                         /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                         /mnt/xarfuse/.../IPython/

  LINEAR PASS         0.01%     350.151us         -20 b  /mnt/xarfuse/.../torch/au
                                                         <ipython-input-...>(7): forward
                                                         /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                         <ipython-input-...>(9): <module>
                                                         /mnt/xarfuse/.../IPython/

  aten::addmm         0.00%     293.342us           0 b  /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                         /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                         /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                         <ipython-input-...>(8): forward
                                                         /mnt/xarfuse/.../torch/nn

   aten::mean         0.00%     235.095us           0 b  <ipython-input-...>(11): forward
                                                         /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                         <ipython-input-...>(9): <module>
                                                         /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                         /mnt/xarfuse/.../IPython/

-----------------------------  ------------  ---------- ----------------------------------
Self CPU time total: 5.931s

"""

메모리 성능 향상시키기

메모리와 시간 측면에서 가장 비용이 큰 연산은 MASK INDICES 내 forward(10) 연산입니다. 먼저 메모리 소모 문제를 해결해봅시다. 12번째 줄의 .to() 연산은 953.67 Mb를 소모하는 것을 확인할 수 있습니다. 이 연산은 mask 를 CPU에 복사합니다. masktorch.double 데이터 타입으로 초기화됩니다. 이를 torch.float 으로 변환하여 메모리 사용량을 줄일 수 있을까요?

model = MyModule(500, 10).cuda()
input = torch.rand(128, 500).cuda()
mask = torch.rand((500, 500, 500), dtype=torch.float).cuda()

# 워밍업(warm-up)
model(input, mask)

with profiler.profile(with_stack=True, profile_memory=True) as prof:
    out, idx = model(input, mask)

print(prof.key_averages(group_by_stack_n=5).table(sort_by='self_cpu_time_total', row_limit=5))

"""
(Some columns are omitted)

-----------------  ------------  ------------  ------------  --------------------------------
             Name    Self CPU %      Self CPU  Self CPU Mem   Source Location
-----------------  ------------  ------------  ------------  --------------------------------
     MASK INDICES        93.61%        5.006s    -476.84 Mb  /mnt/xarfuse/.../torch/au
                                                             <ipython-input-...>(10): forward
                                                             /mnt/xarfuse/  /torch/nn
                                                             <ipython-input-...>(9): <module>
                                                             /mnt/xarfuse/.../IPython/

      aten::copy_         6.34%     338.759ms           0 b  <ipython-input-...>(12): forward
                                                             /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                             <ipython-input-...>(9): <module>
                                                             /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                             /mnt/xarfuse/.../IPython/

 aten::as_strided         0.01%     281.808us           0 b  <ipython-input-...>(11): forward
                                                             /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                             <ipython-input-...>(9): <module>
                                                             /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                             /mnt/xarfuse/.../IPython/

      aten::addmm         0.01%     275.721us           0 b  /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                             /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                             /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                             <ipython-input-...>(8): forward
                                                             /mnt/xarfuse/.../torch/nn

      aten::_local        0.01%     268.650us           0 b  <ipython-input-...>(11): forward
      _scalar_dense                                          /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                             <ipython-input-...>(9): <module>
                                                             /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                             /mnt/xarfuse/.../IPython/

-----------------  ------------  ------------  ------------  --------------------------------
Self CPU time total: 5.347s

"""

이 연산을 위한 CPU 메모리 사용량이 절반으로 줄었습니다.

시간 성능 향상시키기

소모된 시간이 조금 줄긴 했지만, 이는 아직도 너무 높은 수치입니다. CUDA 에서 CPU 로 행렬을 복사하는 것이 꽤 비용이 큰 연산인 것이 밝혀졌습니다. forward(12)aten::copy_ 연산은 mask 를 CPU에 복사하여 NumPy 의 argwhere 함수를 사용할 수 있게 합니다. forward(13)aten::copy_ 는 배열을 다시 텐서로 CUDA에 복사합니다. 이곳에서 torch 함수 nonzero() 를 대신 사용한다면 두 연산을 모두 제거할 수 있습니다.

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = True):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, out_features, bias)

    def forward(self, input, mask):
        with profiler.record_function("LINEAR PASS"):
            out = self.linear(input)

        with profiler.record_function("MASK INDICES"):
            threshold = out.sum(axis=1).mean()
            hi_idx = (mask > threshold).nonzero(as_tuple=True)

        return out, hi_idx


model = MyModule(500, 10).cuda()
input = torch.rand(128, 500).cuda()
mask = torch.rand((500, 500, 500), dtype=torch.float).cuda()

# 워밍업(warm-up)
model(input, mask)

with profiler.profile(with_stack=True, profile_memory=True) as prof:
    out, idx = model(input, mask)

print(prof.key_averages(group_by_stack_n=5).table(sort_by='self_cpu_time_total', row_limit=5))

"""
(Some columns are omitted)

--------------  ------------  ------------  ------------  ---------------------------------
          Name    Self CPU %      Self CPU  Self CPU Mem   Source Location
--------------  ------------  ------------  ------------  ---------------------------------
      aten::gt        57.17%     129.089ms           0 b  <ipython-input-...>(12): forward
                                                          /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                          <ipython-input-...>(25): <module>
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/

 aten::nonzero        37.38%      84.402ms           0 b  <ipython-input-...>(12): forward
                                                          /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                          <ipython-input-...>(25): <module>
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/

   INDEX SCORE         3.32%       7.491ms    -119.21 Mb  /mnt/xarfuse/.../torch/au
                                                          <ipython-input-...>(10): forward
                                                          /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                          <ipython-input-...>(25): <module>
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/

aten::as_strided         0.20%    441.587us          0 b  <ipython-input-...>(12): forward
                                                          /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                          <ipython-input-...>(25): <module>
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/

 aten::nonzero
     _numpy             0.18%     395.602us           0 b  <ipython-input-...>(12): forward
                                                          /mnt/xarfuse/.../torch/nn
                                                          <ipython-input-...>(25): <module>
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/
                                                          /mnt/xarfuse/.../IPython/
--------------  ------------  ------------  ------------  ---------------------------------
Self CPU time total: 225.801ms

"""

더 읽을거리

PyTorch 모델에서 시간과 메모리 병목을 분석하기 위해 프로파일러가 어떻게 사용될 수 있는지를 살펴보았습니다. 아래에 프로파일러에 대한 읽을거리가 더 있습니다:

Total running time of the script: ( 0 minutes 0.000 seconds)

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