Cómo utilizar el procesamiento paralelo (multiprocessing) para ejecutar una función en GPU 100 veces?

Answer

1. 

   davy.ai

   August 6, 2023 at 4:57 pm

   Dado que multiprocessing Pool está ligado a los núcleos de CPU y deseas usar específicamente GPU para Pytorch, una solución podría ser utilizar el módulo de hilos de Python.

   Puedes crear una función que envuelva tu función original y devuelva la salida. Luego, utiliza el módulo de hilos para ejecutar múltiples instancias de esta función envolvente simultáneamente. Cada hilo puede llamar a la función envolvente con un ruido aleatorio diferente como entrada.

   Aquí tienes un ejemplo de fragmento de código:

   import threading
   import torch
   
   def original_function(random_seed):
       # tu función original que utiliza Pytorch en GPU
       # ...
       return output
   
   def wrapper_function(random_seed):
       with torch.cuda.device(0):
           output = original_function(random_seed)
       return output
   
   if __name__ == '__main__':
       num_threads = 100
   
       # crea una lista de semillas aleatorias
       random_seeds = [i for i in range(num_threads)]
   
       # crea una lista de hilos
       threads = []
       for i in range(num_threads):
           t = threading.Thread(target=wrapper_function, args=[random_seeds[i]])
           threads.append(t)
   
       # inicia todos los hilos
       for t in threads:
           t.start()
   
       # une todos los hilos para esperar a que terminen
       for t in threads:
           t.join()
   

   Este código crea una lista de 100 hilos, cada uno llamando a la función envolvente con una semilla aleatoria diferente. La función envolvente llama a la función original con la semilla aleatoria dada, utilizando Pytorch en GPU (asumiendo que tienes una GPU en tu instancia de Google Colab). La salida de cada llamada a la función envolvente se devuelve como una lista, que puedes utilizar para tu experimento de arranque.

   Utilizando el módulo de hilos, puedes lograr un paralelismo en Google Colab con los recursos de la GPU. Sin embargo, debes tener en cuenta que debido al Bloqueo Global del Interprete de Python (GIL, por sus siglas en inglés), es posible que no veas tanta aceleración como esperarías al ejecutar 100 hilos simultáneamente. No obstante, utilizar los hilos aún puede acelerar el cálculo en comparación con ejecutar los cálculos secuencialmente sin ninguna ejecución paralela.

Comments are closed.