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带有 TensorBoard 的 PyTorch Profiler

译者：片刻小哥哥

项目地址：https://pytorch.apachecn.org/2.0/tutorials/intermediate/tensorboard_profiler_tutorial

原始地址：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_profiler_tutorial.html

本教程演示如何将 TensorBoard 插件与 PyTorch Profiler 结合使用 来检测模型的性能瓶颈。

简介

PyTorch 1.8 包含更新的探查器 API，能够 记录 CPU 端操作以及在 GPU 端启动的 CUDA 内核。 探查器可以在 TensorBoard 插件中可视化此信息并提供性能瓶颈分析。

在本教程中，我们将使用一个简单的 Resnet 模型来演示如何 使用 TensorBoard 插件来分析模型性能。

设置

要安装 torch 和 torchvision 请使用以下命令:

pip install torch torchvision

步骤

  1. 准备数据和模型 2.使用探查器记录执行事件 3.运行探查器 4.使用 TensorBoard 查看结果并分析模型性能 5.在探查器的帮助下提高性能 6.使用其他高级功能分析性能

1. 准备数据和模型

首先，导入所有必需的库：

import torch
import torch.nn
import torch.optim
import torch.profiler
import torch.utils.data
import torchvision.datasets
import torchvision.models
import torchvision.transforms as T

然后准备输入数据。在本教程中，我们使用 CIFAR10 数据集。 将其转换为所需格式并使用 DataLoader 加载每个批次。

transform = T.Compose(
    [T.Resize(224),
     T.ToTensor(),
     T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)

接下来，创建 Resnet 模型、损失函数和优化器对象。 要在 GPU 上运行，请将模型和损失移动到 GPU 设备。

device = torch.device("cuda:0")
model = torchvision.models.resnet18(weights='IMAGENET1K_V1').cuda(device)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(device)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
model.train()

定义每批输入数据的训练步骤。

def train(data):
    inputs, labels = data[0].to(device=device), data[1].to(device=device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

2. 使用探查器记录执行事件

探查器通过上下文管理器启用并接受多个参数， 其中一些最有用的参数是：

  • schedule
  • 可调用，将步骤 (int) 作为单个参数 并返回要在每个步骤执行的探查器操作。

在此示例中， `wait=1,

Warmup=1,

active=3,

Repeat=1` ， 分析器将跳过第一步/迭代， 开始第二步预热， 记录以下三个迭代， 之后跟踪将变得可用，并调用 on_trace_ready(设置时)。 总共，该循环重复一次。每个周期在 TensorBoard 插件中称为 “span”。

在 wait 步骤期间，探查器被禁用。 在 warmup 步骤期间，探查器开始跟踪，但结果被丢弃。 这是为了减少分析开销。 开销分析开始时的值很高，很容易给分析结果带来偏差。 在 active 步骤期间，分析器工作并记录事件。 * on_trace_ready -在每个周期结束时调用的可调用函数； 在此示例中，我们使用 torch.profiler.tensorboard_trace_handler 为 TensorBoard 生成结果文件。 分析后，将保存结果文件进入 ./log/resnet18 目录。 将此目录指定为 logdir 参数以分析TensorBoard中的配置文件。 * record_shapes - 是否记录运算符输入的形状。 * profile_memory - 跟踪tensor内存分配/释放。注意，对于 1.10 之前版本的旧版本 pytorch，如果您的分析时间过长，请禁用它或升级到新版本。 * with_stack - 记录源信息(文件和行号) 如果 TensorBoard 在 VS Code 中启动 ( 参考 )， 单击堆栈框架将导航到特定的代码行。

with torch.profiler.profile(
        schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=1, active=3, repeat=1),
        on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/resnet18'),
        record_shapes=True,
        profile_memory=True,
        with_stack=True
) as prof:
    for step, batch_data in enumerate(train_loader):
        prof.step()  # Need to call this at each step to notify profiler of steps' boundary.
        if step >= 1 + 1 + 3:
            break
        train(batch_data)

或者，也支持以下非上下文管理器启动/停止。

prof = torch.profiler.profile(
        schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=1, active=3, repeat=1),
        on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/resnet18'),
        record_shapes=True,
        with_stack=True)
prof.start()
for step, batch_data in enumerate(train_loader):
    prof.step()
    if step >= 1 + 1 + 3:
        break
    train(batch_data)
prof.stop()

3. 运行探查器

运行上面的代码。分析结果将保存在 ./log/resnet18 目录下。

4. 使用 TensorBoard 查看结果并分析模型性能

注意

TensorBoard 插件支持已被弃用，因此其中一些功能可能无法 像以前一样工作。请看一下替代品， HTA 。

安装 PyTorch Profiler TensorBoard 插件。

pip install torch_tb_profiler

启动 TensorBoard。

tensorboard --logdir=./log

在 Google Chrome 浏览器或 Microsoft Edge 浏览器中打开 TensorBoard 配置文件 URL( 不支持 Safari )。

http://localhost:6006/#pytorch_profiler

您可以看到如下所示的 Profiler 插件页面。

  • 概述

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_overview1.png

概述显示高级模型性能摘要。

“GPU 摘要” 面板显示 GPU 配置、GPU 使用情况和tensor核心使用情况。 在此示例中，GPU 利用率较低。 这些指标的详细信息为 此处 。

“Step Time Breakdown” 显示不同执行类别中每个步骤所花费的时间分布。 在此示例中，您可以看到 DataLoader 开销非常大.

底部“性能建议” 使用分析数据 自动突出显示可能的瓶颈， 并为您提供可操作的优化建议。

您可以在左侧 “Views” 下拉列表中更改视图页面。

* 操作员视图

运算符视图显示在主机或设备上执行的每个 PyTorch 运算符 的性能。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_operator_view.png

“Self ” 持续时间不包括其子运算符’ 时间。 “Total” 持续时间包括其子运算符’ 时间。

  • 查看调用堆栈

单击某个运算符的 `查看

调用堆栈，将显示同名但不同调用堆栈的运算符。 然后单击查看

调用堆栈` 在此子表中，将显示调用堆栈帧。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_callstack.png

如果 TensorBoard 在 VS 内启动代码 ( 启动指南 ), 单击调用堆栈帧将导航到特定的代码行。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_vscode.png * 内核视图

GPU 内核视图显示所有内核’ 在 GPU 上花费的时间。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_kernel_view.png

使用的tensor核心: 是否内核使用 Tensor Core。

每个 SM 的平均块数： 每个 SM 的块数 = 该内核的块数 /该 GPU 的 SM 编号。 如果该数字小于 1，则表明 GPU 多处理器未充分利用。 “Mean每个 SM” 的块数是此内核名称的所有运行的加权平均值，使用每个运行’s 的持续时间作为权重。

平均估计值已达到入住率： 预计。达到的占用率在此列中定义’s 工具提示。 对于大多数情况(例如内存带宽有限内核)，越高越好。 “Mean Est。达到的占用率” 是此内核名称的所有运行的加权平均值， 使用每个运行’s 的持续时间作为权重。

  • 轨迹视图

跟踪视图显示分析运算符和 GPU 内核的时间线。 您可以选择它来查看详细信息，如下所示。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_trace_view1.png

您可以移动图形并缩放在右侧工具栏的帮助下输入/输出。 键盘也可用于在时间轴内缩放和移动。 \xe2\x80\x98w\xe2\x80\x99 和 \xe2\x80\x98s\xe2 \x80\x99 键以鼠标为中心放大， \xe2\x80\x98a\xe2\x80\x99 和 \xe2\x80\x98d\xe2\x80\x99 键左右移动时间线。 您可以可以多次敲击这些键，直到看到可读的表示。

如果向后运算符’s “Incoming Flow” 字段的值为“forward 对应于向后”， 您可以单击文本以获取其启动前向运算符。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_trace_view_fwd_bwd.png

在此示例中，我们可以看到前缀为 enumerate(DataLoader)的事件 需要花费大量时间。 并且在这期间，GPU大部分时间处于空闲状态。 因为该函数正在主机端加载数据并转换数据， 在此期间GPU 资源被浪费。

5. 在分析器的帮助下提高性能

在 “Overview” 页面底部，“PerformanceRecommendation” 中的建议提示瓶颈是 DataLoader 。 PyTorch DataLoader 默认使用单进程。 用户可以通过设置参数启用多进程数据加载 num_workers 。 此处 是更多详细信息。

在此示例中，我们遵循 “ 性能建议” 并设置 num_workers 如下， 传递不同的名称，例如 ./log /resnet18_4workers 到 tensorboard_trace_handler ，然后再次运行。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

然后让’s 在左侧 “Runs” 下拉列表中选择最近分析的运行。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_overview2.png

从上面的视图中，我们可以发现与之前运行’s 132ms相比，步骤时间减少到约76ms， 主要是DataLoader 的时间减少。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_trace_view2.png

从上面的视图中，我们可以看到 enumerate(DataLoader) 的运行时间减少了， GPU 利用率增加了。

6. 使用其他高级功能分析性能

  • 内存视图

要分析内存， 必须在 torch.profiler.profile 的参数中将 profile_memory 设置为 True 。

您可以使用 Azure 上的现有示例进行尝试

pip install azure-storage-blob
tensorboard --logdir=https://torchtbprofiler.blob.core.windows.net/torchtbprofiler/demo/memory_demo_1_10

分析器记录分析期间的所有内存分配/释放事件和 allocator’s 内部状态。 内存视图由三个组件组成，如下所示。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_memory_view.png

组件是内存曲线图，从上到下分别是内存事件表和内存统计表。

内存类型可以在 \xe2\x80\x9cDevice\xe2\x80\x9d 选择框中选择。 例如，\xe2\x80\x9cGPU0\xe2\x80\x9d 表示下表仅显示每个算子\xe2 \x80\x99s GPU 0 上的内存使用情况，不包括 CPU 或其他 GPU。

内存曲线显示内存消耗趋势。 “Allocation” 曲线显示实际使用的总内存，例如tensor。在 PyTorch 中，CUDA 分配器和其他一些分配器采用了缓存机制。 “Reserved” 曲线显示分配器保留的总内存。您可以在图表上单击鼠标左键并拖动 以选择所需范围内的事件:

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_memory_curve_selecting.png

选择后，三个组件将在有限的时间范围内进行更新，以便您可以获得 更多相关信息。通过重复此过程，您可以放大非常细粒度的细节。右键单击图表 会将图表重置为初始状态。

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_memory_curve_single.png

在内存事件表中，分配和释放事件配对成一个条目。 “operator” 列显示导致分配的直接 ATen 运算符。请注意，在 PyTorch 中，ATen 运算符通常使用 aten::empty 来分配内存。例如， aten::ones 实现为 aten::empty 后跟 aten::fill_ 。仅仅将操作符名称显示为 aten::empty 没有什么帮助。在这种特殊情况下，它将显示为 `aten::ones

(aten::empty)` 。 “分配时间”、“释放时间” 和 “持续时间” 列’ 数据如果事件发生在时间范围之外，则可能会丢失。

在内存统计表中，“SizeIncrease” 列汇总了所有分配大小并减去所有内存 释放大小，即该运算符之后的内存使用净增加量。 “Self SizeIncrease” 列与“SizeIncrease” 类似，但它不计算子运算符’ 分配。关于 ATen 运算符’ 实现细节，某些运算符可能会调用其他运算符，因此内存分配可能发生在 调用堆栈的任何级别。也就是说，“Self Size Improve” 仅计算当前调用堆栈级别的内存使用量增加。 最后，“Allocation Size” 列求和所有分配都不考虑内存释放。

  • 分布式视图

该插件现在支持以 NCCL/GLOO 作为后端分析 DDP 的分布式视图。

您可以使用 Azure 上的现有示例进行尝试：

pip install azure-storage-blob
tensorboard --logdir=https://torchtbprofiler.blob.core.windows.net/torchtbprofiler/demo/distributed_bert

https://pytorch.org/tutorials/_static/img/profiler_distributed_view.png

\xe2\x80 \x9c计算/通信概述\xe2\x80\x9d显示计算/通信比率及其重叠程度。 从这个视图中，用户可以找出worker之间的负载平衡问题。 例如，如果一个worker的计算+重叠时间为比其他人大得多， 可能存在负载平衡问题，或者该工作人员可能是掉队的。

“同步/通信概述”显示通信效率。 “数据传输时间”是实际数据交换的时间。 “Synchronizing Time” 是等待并与其他工作人员同步的时间。

如果一个worker’s “同步时间”比其他worker’短很多， 这个worker可能是一个掉队者，可能有更多计算工作量高于其他worker’。

“Communication Operations Stats” 汇总了每个工作线程中所有通信操作的详细统计信息。

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