cuda-mock 0.1.7

mock cuda runtime api

The plt hook technology used refers to plthook

mock pytorch cuda runtime interface

• update submodule
  git submodule update --init --recursive

• build wheel package
  python setup.py sdist bdist_wheel

• direct install
  pip install dist/*.whl

collect cuda operator call stack

• find nvcc installed path
  which nvcc
• replace nvcc with my nvcc
  mv /usr/local/bin/nvcc /usr/local/bin/nvcc_b
chmod 777 tools/nvcc
cp tools/nvcc /usr/local/bin/nvcc
• build and install pytorch
• build and install cuda_mock
• import cuda_mock after import torch
• run your torch train script
• we will dump the stack into console

收集cuda 算子调用堆栈

• 找到nvcc安装路径 which nvcc
• 用我们的nvcc替换系统的nvcc（我们只是在编译选项加了-g）
  mv /usr/local/bin/nvcc /usr/local/bin/nvcc_b
chmod 777 tools/nvcc
cp tools/nvcc /usr/local/bin/nvcc
• 构建并且安装pytorch
• 构建并且安装cuda_mock
• 注意要在import torch之后import cuda_mock
• 开始跑你的训练脚本
• 我们将会把堆栈打印到控制台

收集统计xpu runtime 内存分配信息/xpu_wait调用堆栈

• 打印xpu_malloc调用序列，统计实时内存使用情况以及历史使用的峰值内存，排查内存碎片问题

• 打印xpu_wait调用堆栈，排查流水中断处问题

• 注意要在import torch/import paddle之后import cuda_mock; cuda_mock.xpu_initialize()

• 使用方法:

  import paddle
  import cuda_mock; cuda_mock.xpu_initialize() # 加入这一行
  

• 关闭打印backtrace（获取backtrace性能下降比较严重）

  export HOOK_DISABLE_TRACE='xpuMemcpy=0,xpuSetDevice=0'
  

实现自定义hook函数

• 实现自定义hook installer例子:

  class PythonHookInstaller(cuda_mock.HookInstaller):
      def is_target_lib(self, name):
          return name.find("libcuda_mock_impl.so") != -1
      def is_target_symbol(self, name):
          return name.find("malloc") != -1
  lib = cuda_mock.dynamic_obj(cpp_code, True).appen_compile_opts('-g').compile().get_lib()
  installer = PythonHookInstaller(lib)
  

• 实现hook回调接口 PythonHookInstaller

• 构造函数需要传入自定义hook函数的库路径（绝对路径 并且 传入库中必须存在与要替换的函数名字以及类型一致的函数 在hook发生过程中，将会把原函数的地址写入以__origin_为开头目标symbol接口的变量中，方便用户拿到原始函数地址 参考:test/py_test/test_import_mock.py:15处定义）

• is_target_lib 是否是要hook的目标函数被调用的library

• is_target_symbol 是否是要hook的目标函数名字（上面接口返回True才回调到这个接口）

• new_symbol_name 构造函数中传入共享库中的新的用于替换的函数名字，参数name：当前准备替换的函数名字

• dynamic_obj 可以运行时编译c++ code，支持引用所有模块：logger、statistics

example

• python test/test_import_mock.py

debug

• export LOG_LEVEL=WARN,TRACE=INFO

环境变量

环境变量	用法示例	可选值	默认值	说明
LOG_LEVEL	export LOG_LEVEL=WARN,TRACE=INFO	日志级别有:INFO,WARN,ERROR,FATAL, 日志模块有: PROFILE,TRACE,HOOK,PYTHON,LAST	全局日志级别默认为WARN,各个日志模块的默认日志级别为INFO	日志级别, 日志模块级别
HOOK_DISABLE_TRACE	export HOOK_DISABLE_TRACE='xpuMemcpy=0,xpuSetDevice=0'	xpuMalloc,xpuFree,xpuWait,xpuMemcpy,xpuSetDevice,xpuCurrentDeviceId	默认所有接口的的值均为1,即所有接口默认关闭backtrace	是否关闭backtrace
LOG_OUTPUT_PATH	export LOG_OUTPUT_PATH='cuda_mock.log'	文件路径	-	是否将日志重定向到文件