Атомарные операции — это неделимые инструкции (например, atomicAdd, atomicCAS, compare-and-swap), которые обеспечивают безопасный доступ к общей памяти в многопоточных или параллельных средах без использования блокировок (locks). В ML они особенно полезны для ускорения обучения на CPU/GPU и в распределённых системах, где возникают race conditions.
Атомарные операции не универсальны: они медленнее обычных инструкций из-за сериализации, поэтому применяются только там, где нужны (sparse updates или high contention). В современных фреймворках (например, Horovod, DDP в PyTorch) чаще используются collectives (allreduce), но atomics остаются ключевыми для low-level оптимизаций и custom кода.
Асинхронный стохастический градиентный спуск (Async SGD, включая Hogwild!)
В методах вроде Hogwild! несколько потоков (или процессов) обновляют параметры модели параллельно без локов. Атомарные операции обеспечивают lock-free обновления, минимизируя overhead и позволяя перезаписи (overwriting) с гарантией сходимости для sparse моделей. Это ускоряет обучение на многоядерных CPU в десятки раз по сравнению с синхронными методами с locks.
В Rust для floating-point нет встроенного fetch_add, поэтому реализуем атомарное добавление через compare_exchange в цикле.
use std::sync::{Arc, atomic::{AtomicU64, Ordering}};
use std::thread;
use rayon::prelude::*;
// Представляем f64 как u64 для битового копирования
fn f64_to_u64(v: f64) -> u64 { v.to_bits() }
fn u64_to_f64(v: u64) -> f64 { f64::from_bits(v) }
struct Model {
params: Vec<AtomicU64>, // Параметры модели как атомарные u64
}
impl Model {
fn new(size: usize) -> Self {
Model {
params: (0..size).map(|_| AtomicU64::new(f64_to_u64(0.0))).collect(),
}
}
// Атомарное добавление к параметру (Relaxed для Hogwild!-стиля)
fn atomic_add(&self, idx: usize, delta: f64) {
let mut current = self.params[idx].load(Ordering::Relaxed);
loop {
let new = u64_to_f64(current) + delta;
let new_bits = f64_to_u64(new);
match self.params[idx].compare_exchange(current, new_bits, Ordering::Relaxed, Ordering::Relaxed) {
Ok(_) => break,
Err(old) => current = old,
}
}
}
fn get(&self, idx: usize) -> f64 {
u64_to_f64(self.params[idx].load(Ordering::Relaxed))
}
}
fn main() {
let model = Arc::new(Model::new(1000)); // 1000 параметров
let num_threads = 8;
// Имитация обучения: каждый поток делает 1000 обновлений
(0..num_threads).into_par_iter().for_each(|thread_id| {
let model = model.clone();
for _ in 0..1000 {
// Пример sparse обновления: обновляем только несколько параметров
for i in (thread_id..1000).step_by(num_threads) {
let gradient = (i as f64 + thread_id as f64) * 0.001; // Придуманный градиент
model.atomic_add(i, -gradient * 0.01); // SGD шаг (lr=0.01)
}
}
});
println!("Пример параметра 0: {}", model.get(0));
}
Custom ядра (kernels) на GPU в CUDA
В deep learning фреймворках (PyTorch, TensorFlow, custom ops) атомарные функции (atomicAdd, atomicMin/Max, atomicExch, atomicCAS) используются для:Накопления градиентов в shared/global memory.
Редукций (суммирование, поиск минимума/максимума).
Обработки sparse данных (например, в рекомендационных системах или attention-механизмах).
Построения гистограмм или безопасных обновлений в параллельных вычислениях.
Это критично для избежания race conditions в многопоточных warp'ах на NVIDIA GPU.
Lock-free структуры данных в параллельном обучении
Атомарные операции реализуют thread-safe очереди, счётчики или буферы (например, в experience replay для reinforcement learning). Они позволяют нескольким потокам безопасно читать/писать в общую память (например, для shared experience buffer в A3C или multi-threaded data loading).
Пример lock-free очереди для experience replay (как в RL, A3C). Используем crossbeam::queue::ArrayQueue — полностью lock-free.
use crossbeam::queue::ArrayQueue;
use std::sync::Arc;
use std::thread;
#[derive(Clone)]
struct Experience {
state: f64,
reward: f64,
}
fn main() {
let replay_buffer = Arc::new(ArrayQueue::<Experience>::new(10000));
let num_producers = 4;
let num_consumers = 2;
// Производители (workers) добавляют опыты
let producers: Vec<_> = (0..num_producers).map(|id| {
let buffer = replay_buffer.clone();
thread::spawn(move || {
for i in 0..1000 {
let exp = Experience { state: id as f64 + i as f64, reward: 1.0 };
while buffer.push(exp.clone()).is_err() { // Если полный — ждём/скидываем
thread::yield_now();
}
}
})
}).collect();
// Потребители (learner) читают и обучают
let consumers: Vec<_> = (0..num_consumers).map(|_| {
let buffer = replay_buffer.clone();
thread::spawn(move || {
let mut batch = Vec::new();
loop {
if let Some(exp) = buffer.pop() {
batch.push(exp);
if batch.len() == 32 {
// Здесь обучение на батче
// train_on_batch(&batch);
batch.clear();
}
}
}
})
}).collect();
for p in producers { p.join().unwrap(); }
// consumers работают дальше...
}
Распределённое обучение (distributed training)
В старых архитектурах с parameter server атомарные обновления использовались для безопасного накопления градиентов от worker'ов. В современных вариантах (decentralized async SGD, как Hogwild++ ) они помогают в NUMA-системах или кластерах для минимизации синхронизации.
Thread-safe метрики и счётчики во время обучения/инференса
Атомарные инкременты/декременты для подсчёта эпох, батчей, лоссов или accuracy в многопоточных data loader'ах (например, в PyTorch DataLoader с num_workers > 1) или при параллельном инференсе.
use std::sync::{Arc, atomic::{AtomicUsize, AtomicU64, Ordering}};
use std::sync::atomic::AtomicU64; // для сумм
use rayon::prelude::*;
fn main() {
let total_loss = Arc::new(AtomicU64::new(0));
let correct = Arc::new(AtomicUsize::new(0));
let total = Arc::new(AtomicUsize::new(0));
// Имитация параллельного инференса/обучения
(0..10000).into_par_iter().for_each(|i| {
let loss_val = f64_to_u64((i as f64 * 0.01) % 1.0);
total_loss.fetch_add(loss_val, Ordering::Relaxed);
if i % 2 == 0 {
correct.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
}
total.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
});
let avg_loss = u64_to_f64(total_loss.load(Ordering::Relaxed)) / total.load(Ordering::Relaxed) as f64;
let accuracy = correct.load(Ordering::Relaxed) as f64 / total.load(Ordering::Relaxed) as f64;
println!("Avg loss: {}, Accuracy: {}", avg_loss, accuracy);
}
// Вспомогательные функции из первого примера
fn f64_to_u64(v: f64) -> u64 { v.to_bits() }
fn u64_to_f64(v: u64) -> f64 { f64::from_bits(v) }
Оптимизация производительности в shared memory на GPU
Атомарные операции в shared memory помогают избежать bottlenecks при частых доступах (fetch-and-op, CAS). Это актуально для анализа производительности kernels в Volta/Ampere/Hopper архитектурах NVIDIA.
В Rust пока нет стабильного способа писать CUDA-ядра напрямую. Есть:
- cust (bindings к CUDA driver API) — можно вызывать существующие CUDA-ядра.
- rust-gpu (экспериментальный компилятор Rust → PTX/SPIR-V).
Пример концептуального использования cust для вызова atomicAdd (нужен отдельный .cu файл с ядром):
// Cargo.toml: cust = "0.3"
// Отдельный cuda_kernel.cu с atomicAdd как в моих предыдущих примерах
use cust::prelude::*;
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let _ctx = cust::quick_init()?;
// Загружаем модуль, запускаем ядро с atomicAdd
// ...
Ok(())
}