![13
DLProf のインストール
DLProf を使うには?
1. NGC 上で配布されている TensorFlow および PyTorch コンテナに同梱されている DLProf を使う (PyTorch と TensorFlow (1.x/2.x ))
•TensorFlow https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tensorflow
•PyTorch https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch
2. Python pip 経由のインストール (PyTorch と TF1.x のみ)
• PyTorch の例: (py Index、DLProf および依存パッケージ、 DLProf Viewer Plugin for TensorBoard のインストール)
$ pip installnvidia-pyindex
$ pip installnvidia-dlprof[pytorch]
$ pip installnvidia-tensorboard-plugin-dlprof
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/#profiling](https://image.slidesharecdn.com/21210830gpuoptimizationwithpytorchfixed-210831034208/85/NVIDIA-PyTorch-13-320.jpg)
![14
DLProf のインストール
DLProf を使うには?
1. NGC 上で配布されている TensorFlow および PyTorch コンテナに同梱されている DLProf を使う (PyTorch と TensorFlow (1.x/2.x ))
•TensorFlow https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tensorflow
•PyTorch https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch
2. Python pip 経由のインストール (PyTorch と TF2.x のみ)
• PyTorch の例: (py Index、DLProf および依存パッケージ、 DLProf Viewer Plugin for TensorBoard のインストール)
$ pip installnvidia-pyindex
$ pip installnvidia-dlprof[pytorch]
$ pip installnvidia-tensorboard-plugin-dlprof
NOTE:
NGCで配布されているDeep LearningコンテナをSingularityで動かす方法はAppendix.のブログを参照のこと
各コンテナに同梱されている DLProf のバージョンは以下のドキュメントで確認可能
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/pytorch-release-notes/
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/#profiling](https://image.slidesharecdn.com/21210830gpuoptimizationwithpytorchfixed-210831034208/85/NVIDIA-PyTorch-14-320.jpg)
![15
DLProf のインストール
DLProf を使うには?
1. NGC 上で配布されている TensorFlow および PyTorch コンテナに同梱されている DLProf を使う (PyTorch と TensorFlow (1.x/2.x ))
•TensorFlow https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tensorflow
•PyTorch https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch
2. Python pip 経由のインストール (PyTorch と TF1.x のみ)
• PyTorch の例: (py Index、DLProf および依存パッケージ、 DLProf Viewer Plugin for TensorBoard のインストール)
$ pip installnvidia-pyindex
$ pip installnvidia-dlprof[pytorch]
$ pip installnvidia-tensorboard-plugin-dlprof
NOTE:
CUDA toolkit および driver と依存関係がある為、構築環境の CUDA バージョンと互換性があるバー
ジョンを入れる必要がある
(参考)
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-release-notes/index.html
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/#profiling](https://image.slidesharecdn.com/21210830gpuoptimizationwithpytorchfixed-210831034208/85/NVIDIA-PyTorch-15-320.jpg)
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」
- 1. 2021.08.30 Mana Murakami, Solution Architect , NVIDIA NVIDIA プロファイラを用いた PYTORCH 学習最適化手法のご紹介
- 2. 2 1. プロファイリングの重要性について 2. DLProf & Nsight Systems 3. まとめ AGENDA
- 3. 3 よくあるご質問 • GPU を学習に使用したら速くなったが、これ以上速くなるか分からない • GPU を学習にしようしているが、GPU がどの程度使われているのかよく分からない • そもそも最適化のステップが分からない プロファイリングの重要性について
- 4. 4 よくあるご質問 • GPU を学習に使用したら速くなったが、これ以上速くなるか分からない • GPU を学習にしようしているが、GPU がどの程度使われているのかよく分からない • そもそも最適化のステップが分からない プロファイリングの重要性について ボトルネック解析の為の便利なツールが いくつか存在します
- 5. 5 パフォーマンス最適化の限界 アムダ―ルの法則: トレーニングセッションの一部 (GPU で動作) を高速化すると、残りの部分 (CPU で動 作) が性能ボトルネックになる プロファイリングの重要性について Mixed Precision (TF32/FP16/BF16) MATH (linear, conv, matmul) MEMORY (pointwise, reductions) OTHER (data pipeline, communication) 8-16x 1-2x 1x ~2x overall faster training session time Single Precision FP32 GPU CPU
- 6. NVIDIA プロファイリング スタック 用途毎に使い分け可能な階層型プロファイル スタック DLProf Viewer Deep Learning Profiler (DLProf) Nsight Systems NVTX for Tensorflow NVTX Plugins NVTX for PyTorch NGC Optimized Framework Containers NVIDIA COMPUTING PLATFORM • Nsight Systems と Nsight Compute は CUPTI (Profiling Tools Interface) ベースの GPU アプリケー ションの為のプロファイラ • NVTX (NVIDIA Tools Extension Library) は ソースコードにアノテーションをする為の CUDA ライブラ リ • DLProf は内部で Nsight Systems を実行してプロファイ ルデータを収集し、データサイエンティストが分かりやすい形 に整形して可視化 NEW V1.0.0 6
- 7. 7 性能最適化の為の便利なツール DL Prof と Nsight Systems データサイエンティストと 応用研究者 DLProf <Nsight Systems w/ NVTX> 研究者と開発者 NVTX Nsight Systems Nsight Compute アルゴリズム開発者 特定のドメイン向けのモデル開発や アプリケーション開発者
- 8. 8 性能最適化の為の便利なツール DL Prof と Nsight Systems データサイエンティストと 応用研究者 DLProf <Nsight Systems w/ NVTX> 研究者と開発者 NVTX Nsight Systems Nsight Compute アルゴリズム開発者 特定のドメイン向けのモデル開発や アプリケーション開発者 アルゴリズムやフレームワーク開発者の為のプロファイルツール オーバーヘッドも低く軽量でCUDA処理の流れを 細かく把握する事ができる 解析結果をデータサイエンティストが理解しやすい形に 整形・可視化して学習コードの最適化を支援
- 9. 42 DLProf
- 10. 10 DLProf とは? DLProf :ディープラーニングモデルの為のプロファイリングツール 解析結果や最適化のアドバイスを表示 TensorFlow, PyTorch, TensorRT をサポート
- 11. 11 DLProf とは? ダッシュボード • GPU 使用率チャート • wall clock time のうち GPU がアクティブになっている割合の表示、複数 GPU の場合すべての GPU の平均利用率を示す • オペレーション GPU 時間チャート : • すべてのオペレーションを「Tensor コアを使用した処理」「Tensor コア使用できたが使用しなかった処理」「Tensor コアを使用する事が出来ない 処理」の 3つに分類してチャートを表示 CUDA カーネルの GPU 時間チャート: • • 全 CUDA カーネル実行時間を「カーネル内で Tensor コアを使用した時間」「カーネル内でメモリ処理を行っていた時間」「カーネル内のその他すべての 処理」の 3つに分類してチャートを表示 • Tensor コア使用率チャート • Tensor コアを使用した処理の全 GPU 時間に対する割合をチャートで表示
- 12. 12 DLProf とは? ダッシュボード • 性能 サマリー: • 実行時に重要な主要指標を一覧として表示 (実行時間、Tensor コア使用率、GPU 使用率など) • イテレーション サマリー: • 実行中に各イテレーションでかかった時間を示す棒グラフ。Tensor コアを使用した時間、Tensor コア以外でGPUを使用した時間、GPU を使用し ていない時間のインテレーション毎の内訳が表示される。 • トップ 10 GPU オペレーション : • 実行時間がかかっている上位10オペレーションをソートして表示。ボトルネックになっている箇所の特定に有効
- 13. 13 DLProf のインストール DLProf を使うには? 1. NGC 上で配布されている TensorFlow および PyTorch コンテナに同梱されている DLProf を使う (PyTorch と TensorFlow (1.x/2.x )) •TensorFlow https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tensorflow •PyTorch https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch 2. Python pip 経由のインストール (PyTorch と TF1.x のみ) • PyTorch の例: (py Index、DLProf および依存パッケージ、 DLProf Viewer Plugin for TensorBoard のインストール) $ pip installnvidia-pyindex $ pip installnvidia-dlprof[pytorch] $ pip installnvidia-tensorboard-plugin-dlprof https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/#profiling
- 14. 14 DLProf のインストール DLProf を使うには? 1. NGC 上で配布されている TensorFlow および PyTorch コンテナに同梱されている DLProf を使う (PyTorch と TensorFlow (1.x/2.x )) •TensorFlow https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tensorflow •PyTorch https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch 2. Python pip 経由のインストール (PyTorch と TF2.x のみ) • PyTorch の例: (py Index、DLProf および依存パッケージ、 DLProf Viewer Plugin for TensorBoard のインストール) $ pip installnvidia-pyindex $ pip installnvidia-dlprof[pytorch] $ pip installnvidia-tensorboard-plugin-dlprof NOTE: NGCで配布されているDeep LearningコンテナをSingularityで動かす方法はAppendix.のブログを参照のこと 各コンテナに同梱されている DLProf のバージョンは以下のドキュメントで確認可能 https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/pytorch-release-notes/ https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/#profiling
- 15. 15 DLProf のインストール DLProf を使うには? 1. NGC 上で配布されている TensorFlow および PyTorch コンテナに同梱されている DLProf を使う (PyTorch と TensorFlow (1.x/2.x )) •TensorFlow https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tensorflow •PyTorch https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch 2. Python pip 経由のインストール (PyTorch と TF1.x のみ) • PyTorch の例: (py Index、DLProf および依存パッケージ、 DLProf Viewer Plugin for TensorBoard のインストール) $ pip installnvidia-pyindex $ pip installnvidia-dlprof[pytorch] $ pip installnvidia-tensorboard-plugin-dlprof NOTE: CUDA toolkit および driver と依存関係がある為、構築環境の CUDA バージョンと互換性があるバー ジョンを入れる必要がある (参考) https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-release-notes/index.html https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/#profiling
- 16. 16 PyTorch スクリプトのプロファイル手順 DLProf を使うには? 1. プロファイル対象の PyTorch コードに以下を追加 2. DLProf の実行 3. DLProfViewer による結果の可視化 import nvidia_dlprof_pytorch_nvtx as nvtx nvtx.init(enable_function_stack=True) with torch.autograd.profiler.emit_nvtx(): for iter in range(iters): #forward #backward $ dlprof --mode=pytorch python main.py $ dlprofviewer –b 0.0.0.0 –p 8000 dlprof_dldb.sqlite References:https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/index.html#quickstart_topic
- 17. 17 PyTorch スクリプトのプロファイル手順 DLProf を使うには? 1. プロファイル対象の PyTorch コードに以下を追加 2. DLProf の実行 3. DLProfViewer による結果の可視化 import nvidia_dlprof_pytorch_nvtx as nvtx nvtx.init(enable_function_stack=True) with torch.autograd.profiler.emit_nvtx(): for iter in range(iters): #forward #backward $ dlprof --mode=pytorch python main.py $ dlprofviewer –b 0.0.0.0 –p 8000 dlprof_dldb.sqlite 3行追加するだけ References:https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/index.html#quickstart_topic
- 18. 18 PyTorch スクリプトのプロファイル手順 DLProf を使うには? 1. プロファイル対象の PyTorch コードに以下を追加 2. DLProf の実行 3. DLProfViewer による結果の可視化 import nvidia_dlprof_pytorch_nvtx as nvtx nvtx.init(enable_function_stack=True) with torch.autograd.profiler.emit_nvtx(): for iter in range(iters): #forward #backward $ dlprof --mode=pytorch python main.py $ dlprofviewer –b 0.0.0.0 –p 8000 dlprof_dldb.sqlite DLProf の解析は時間がかかる為、イテレーション数を少なくするのが良い (10~20 mini-batchくらい) --delay オプションを付けて warmup 部をスキップしてプロファイルする事も可能 References:https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/index.html#quickstart_topic
- 19. 19 PyTorch スクリプトのプロファイル手順 DLProf を使うには? 1. プロファイル対象の PyTorch コードに以下を追加 2. DLProf の実行 3. DLProfViewer による結果の可視化 import nvidia_dlprof_pytorch_nvtx as nvtx nvtx.init(enable_function_stack=True) with torch.autograd.profiler.emit_nvtx(): for iter in range(iters): #forward #backward $ dlprof --mode=pytorch python main.py $ dlprofviewer –b 0.0.0.0 –p 8000 dlprof_dldb.sqlite 特にファイル名を指定せずに実行した場合、「dlprof_dldb.sqlite」と「nsys_profile.sqlite」が 出力される Dlprofviewerには「dlprof_dldb.sqlite」を指定 References:https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/dlprof-user-guide/index.html#quickstart_topic
- 20. 20 例: DLProf + DLProfViewer によるプロファイル結果 GPU 最適化前 (AMP未使用/バッチサイズ小) 全実行時間の殆どがCPU処理 なのが一目で分かる
- 21. 21 例: DLProf + DLProfViewer によるプロファイル結果 GPU 最適化前 (AMP未使用/バッチサイズ小) 全実行時間の殆どがCPU処理 なのが一目で分かる “Problem detected:”と”Recommended Change:” が表示され、問題点が分かる
- 23. 23 NSIGHT ツールワークフロー 新しくなった CUDA プロファイルツール群 Nsight Systems 包括的なシステムレベルの性能確認 Nsight Compute CUDA カーネル詳細性能確認用 Nsight Graphics フレーム/レンダー詳細性能確認 メトリック/カウンタを用いた CUDAカーネル単位の詳細 性能確認 グラフィックフレーム単位の 詳細プロファイル スタート 全体的なパフォーマンスを 再確認 全体的なパフォーマンス を再確認 https://developer.nvidia.com/nsight-systems
- 24. 24 Nsight Systems 主な機能: • システム全体のアルゴリズム最適化 • マルチプロセスのアプリケーション解析のサポート • アプリケーション内のボトルネックを探しに有効 • 非常に高速なGUIタイムライン上で何百万ものイベントを視覚化 • コマンドライン、IDE(統合型開発環境)の両方に対応 OS: Linux (x86, Power, Arm SBSA, Tegra), Windows, MacOSX (host) GPUs: Pascal+ 新しくなった CUDA プロファイルツール群 $ nsys profile –t cuda,osrt,nvtx,cudnn,cublas –o inference_result.qdstrm –w true python inference.py https://developer.nvidia.com/nsight-systems
- 25. 25 CPU utilization Processes & threads OS runtime APIs CUDA & cuBLAS APIs GPU CUDA Kernels & memory transfers CPU IP & backtrace sample data NVTX annotations NVTX projected on GPU CUDA streams
- 26. 26 開発環境に NSIGHT SYSTEMS がインストールされていない場合 Setting Up and Using Nsight Systems Inside Containers CUDA 11.4: install CUDA 11.3: install CUDA 11.2: install Mapping an Nsight Systems Host Installation into a Container NSIGHT SYTEMS $ apt-get update –y $ apt-get install -y cuda-nsight-systems-11-3 nsight-systems-2021.1.3 $ apt-get update –y $ apt-get install -y cuda-nsight-systems-11-2 nsight-systems-2020.4.3 $ docker run --rm -it --network=host --gpus=all -v /opt/nvidia/nsight-systems/2021.1.3:/opt/nvidia/nsight-systems/2021.1.3 nvcr.io/nvidia/pytorch:21.08-py3 bash $ apt-get update –y $ apt-get install -y cuda-nsight-systems-11-4 nsight-systems-2021.2.4
- 27. 27 NSIGHT SYSTEMS を使うには? Example cuda – GPU kernel osrt – OS runtime nvtx – NVIDIA Tools Extension cublas – CUDA BLAS library https://docs.nvidia.com/nsight-systems/2020.3/profiling/index.html#cli-options NSIGHT SYTEMS $ nsys profile -t nvtx,cuda,osrt,cublas --stats=true -f true -o pusch_result python main.py APIs to be traced Outputs profiling information similar to nvprof Overwrite the output Output filename
- 28. 28 NSIGHT SYSTEMS を使うには? Example cuda – GPU kernel osrt – OS runtime nvtx – NVIDIA Tools Extension cublas – CUDA BLAS library https://docs.nvidia.com/nsight-systems/2020.3/profiling/index.html#cli-options NSIGHT SYTEMS $ nsys profile -t nvtx,cuda,osrt,cublas --stats=true -f true -o pusch_result python main.py APIs to be traced Outputs profiling information similar to nvprof Overwrite the output Output filename Other Userful Options • --delay (-y) : Collection start delay in seconds • --duration(-d): Collection duration in seconds. • --capture-range(-c): none/cudaProfilerApi/nvtx etc..
- 29. 29 例: Nsight Systems + NVTX Nsight Systems プロファイル結果(NVTX あり) 前処理 11.07sec 推論処理(10iteration) 28.924sec 1iteration アノテーションする事で タイムライン上で処理を把握しやすくなる！
- 30. 30 Appendix. 技術ブログ・関連セッション Deep Learning Examples • https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/ How to Run NGC Deep Learning Containers with Singularity • https://developer.nvidia.com/blog/how-to-run-ngc-deep-learning-containers-with-singularity/ Profiling and Optimizing Deep Neural Networks with DLProf and PyProf (TensorFlow) • https://developer.nvidia.com/blog/profiling-and-optimizing-deep-neural-networks-with-dlprof-and-pyprof/ Deep Learning Performance Optimization with Profiling Tools • https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtcspring21-s31228/ Profiling and Optimizing Deep Neural Networks with DLProf and PyProf • https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtcspring21-s31341/ PyTorch Performance Tuning Guide • https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtcspring21-s31831/ NVIDIA プロファイラを用いた Pytorch 学習最適化手法のご紹介
- 31. THANK YOU!