基于mps的pytorch 多实例并行推理_pytorch mps

背景

大模型训练好后，进行部署时，发现可使用的显卡容量远大于模型占用空间 。是否可以同时加载多个模型实例到显存空间，且能实现多个实例同时并发执行？本次实验测试基于mps的方案，当请求依次过来时，多个相同的实例推理任务就可以同时运行。显然，该方法需要显卡测提供某种支持。这种就是 nvidia 的 Multi-Processing Services，即显卡多进程服务。一些网上公布的资料^[1]，主要是基于已经编译好的二进制程序在终端，通过指定不同的配置参数，如多进程数量，测试不同进程数执行同样的推理任务耗时，来证明mps对于并发推理任务的支持。本次实验基于Pytorch的模型仓库和多进程库，来实现类似的测试。

MPS的开启和关闭

# 服务开启
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
nvidia-smi -i 0 -c 3 # -c 3 同 -c EXCLUSIVE_PROCESS
nvidia-cuda-mps-contrl -d
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服务开启成功后并不会有任何显示，只有当运行一次任务后才能看到服务进程。

# 服务关闭
sudo nvidia-cuda-mps-control quit # 通常不能关闭mps服务，需要强制关闭
ps -ef | grep mps  # 查看mps的进程号
sudo kill -9 mps的进程号
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Pytorch 多进程管理多个cuda流

nvidia显卡上的并发推理计算，是通过cuda流来管理的。在 mps 服务的模型中，cpu进程与cuda流的关系，可以总结为，一个cpu进程管理一个或多个流 ^[2]。

根据以上文献资料指导，编写基于Pytorch多进程客户端测试代码：

import torch
import torchvision
import time
import os
import torchvision.models as models
from PIL import Image
import copy

device = torch.device('cuda')

# 装饰器，用于计算推理耗时
def getCompDuration(func):
    def warpper(*args, **kwargs):
        print("%s is running" % func.__name__)
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        computeTime = end - start
        print('forward time cost: %.5f sec' %computeTime)
        return result
    return wrapper

def getInputData(device = device):
    img = Image.open('your/data.jpg').convert('RGB')
    img = torchvision.transforms.ToTensor()(img)
    print(f'img:{img.shape}, rquires_grad:{img.requires_grad}')
    imgs = [img.to(device)]
    return imgs

@getCompDuration
def modelForwardImage(input, model, nTimes, stream, device = device):
    pid = os.getpid()
    model.eval()
    
    for i in range(nTimes):
        with torch.no_grad(): # 非常重要，用于降低显存消耗
            predictions = model(input)
            pred = predictions[0]['boxes'].shape
            print(f'pid:{pid}, stream:{stream}, predict result:{pred}')

def getModels(nProcess, device = device):
    modellist = []
	with torch.no_grad():
		model = models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained = False, pretrained_backbone = False)
        model.load_state_dict(torch.load('./your/dir/maskrcnn_resnet50_fpn_coco-bf2d0c1e.pth'))
        for i in range(nProcess):
            mod = copy.deepcopy(model)
            mod.to(device)
            modellist.append(mod)
        return modellist
    
def funcInStream(input, model, nTimes):
    stream = torch.cuda.Stream()
    with torch.cuda.stream(stream):
        modelForwardImage(input, model, nTimes, stream)
        
def test(nTimes, nProcess):
    input = getInputData()
    
    # spwan是多任务的一种方式
    ctx = torch.multiprocessing.get_context('spawn')
   
    models = getModels(nProcess)
    pool = []
    for i in range(nProcess):
        p = ctx.Process(target = funcInStream, args = (input, models[i], nTimes))
        pool.append(p)
    
    for p in pool:
        p.start()

if __name__ == '__main__':
    nTimes = 50
    nProcess = 2
    test(nTimes, nProcess)
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以上代码，可分别控制循环执行nTimes次的maskrcnn的前向推理任务，和nProcess的进程数，观察单进程及多进程执行相同任务的计算耗时。同时可观察打开或者关闭mps服务下，单/多进程执行相同任务的耗时表现。这里提供关闭/开启mps服务后，一组不同控制变量下的耗时记录。

关闭mps服务下，统计不同任务、不同进程数下的耗时情况

开启mps服务下，统计不同任务、不同进程数下的耗时情况

补充实验 400*，在双进程运行期间，手动关闭一个进程，kill -9 进程号。另一个进程会正常运行直至结束，其运行时间会接近单进程运行时间。

终端运行结果部分展示

总结

1. 不开启mps服务下，相同任务的双进程耗时是单进程耗时的2倍，说明双进程是串行运行的。符合预期。
2. 开启mps服务下，相同让任务的双进程耗时是单进程耗时的1~1.3倍，说明两个进程在并发运行，但是有抢占某种资源的情况，无法做到接近单进程耗时，需要进一步研究。

参考文档

[1] 如何使用MPS提升GPU计算收益

[2] IMPROVING GPU UTILIZATION WITH MULTI-PROCESS SERVICE (MPS)