[求助] import cupy 和 import torch 的顺序不同导致了不同的计算结果,如何进一步排查?

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这是一个创建于 334 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

公司模型训练框架突然精度出现问题,排查了一番,发现原因和 cupy, torch 的 import 顺序有关.

简单来说,发现

import cupy as cp
import torch

和

import torch
import cupy as cp

两种顺序会得到不一样的计算结果. 目前怀疑是 torch 和 cupy 在初始化时各自有一些关于 cuda 的设置,这些设置之间冲突.

不知道思路是否正确. 还是比较想知道造成这个现象的原因的.

具体的背景以及复现代码在这里:

https://111qqz.com/2023/12/cupy-torch-import-order-impact/

第 1 条附言 · 333 天前

环境信息:

cupy-cuda11x 12.0.0
NVIDIA-SMI 460.73.01 Driver Version: 460.73.01 CUDA Version: 11.2
torch 1.13.0+cu117

numpy                              1.24.4
numpy-groupies                     0.9.22
numpydoc                           1.1.0

cat /etc/lsb-release                                                                    
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=20.04
DISTRIB_CODENAME=focal
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 20.04.6 LTS"

第 2 条附言 · 333 天前

目前一个怀疑是,cuda 版本会不同.
`/usr/local/cuda` 版本是 11.2.
torch 是`1.13.0+cu117`的版本.
因此可能会有差别

20 条回复 • 2024-01-22 11:28:49 +08:00

nagisaushio

334 天前 via Android

像浮点误差，你同一个脚本跑多次的结果一样吗

111qqz

334 天前 via Android

@nagisaushio 一样的。同样的代码结果可以稳定出现，没有任何误差

NoOneNoBody

334 天前

去 torch 提个 issue ，这么高深的问题，不详细研究过代码的人恐怕也不知道原因

thinkershare

333 天前

怀疑是这 2 个库使用了不同的种子，因此后面一个覆盖了前面一个的，导致结果始终不同，不过这应该对最终结果不会造成影响。

thinkershare

333 天前

我来给你测试一下。

thinkershare

333 天前

@111qqz 库的版本信息呢？

111qqz

333 天前

@thinkershare #6 感谢,已补充

111qqz

333 天前

@thinkershare #4 最开始我也怀疑是种子. 但是种子应该已经设置相同了,而且种子对结果的差异应该比这个要大

thinkershare

333 天前

@111qqz 抱歉，我无法复现你的问题，我在 3090/4090 都无法复现此问题，我手头暂时没有 H100/A100 的卡。不同机器上的结果竟然都不一致。但是调换后引用后的值，并不会有变化。可能是底层 CUDA 的 A100/H100 的底层模块不同导致的？你还有其它同事有其它型号的型卡吗? 或者切换以下版本。我用的 cupy-cuda111.
[[0.23727967]
[0.8440665 ]
[0.5425058 ]
[0.24246126]
[0.12167222]
[0.57418287]
[0.5093833 ]
[0.40845215]
[0.32752675]
[0.31734812]

[0.23727967]
[0.8440665 ]
[0.5425058 ]
[0.24246126]
[0.12167222]
[0.57418287]
[0.5093833 ]
[0.40845215]
[0.32752675]
[0.31734812]

thinkershare

333 天前

感觉你可能需要更详细的用 conda list 获取所有包的详细版本和签名(或者用 conda-lock)，然后获取你的硬件信息(主要是 GPU 相关的，驱动版本和 CUDA 版本)，并提供一个复现的的 github 仓库地址，然后发给 pytorch 官方，让它们的人去找找原因。

thinkershare

333 天前

cupy-cuda117 我也试过，其它环境都和你的一样，只有显卡和驱动版本和型号同你的不一致。

NVIDIA-SMI 470.161.03 Driver Version: 470.161.03 CUDA Version: 11.4

thinkershare

333 天前

输出张量:
[
[0.23729032]
[0.84413356]
[0.5424989 ]
[0.24236819]
[0.1216919 ]
[0.574163 ]
[0.5093746 ]
[0.40847316]
[0.32745278]
[0.3172678 ]
]

输出张量:
[
[0.23729032]
[0.84413356]
[0.5424989 ]
[0.24236819]
[0.1216919 ]
[0.574163 ]
[0.5093746 ]
[0.40847316]
[0.32745278]
[0.3172678 ]
]

111qqz

333 天前

@thinkershare #9 非常感谢协助排查.
不同机器上的结果似乎确实是会不一致的, 之前遇到过使用两种不同型号的 A100GPU 时(A100-PCIE-40GB vs A100-SXM4-40GB),Adam 优化器的结果会有明显区别.

我打算先看看对齐下 CUDA 版本来验证下,确保 cupy 和 torch 使用的是同一个 cuda 版本.
如果还是不行, 打算尝试下你后面提到的步骤
有了更新会 at 你

再次感谢

AirCrusher

333 天前

非常有意思，在 V100 上面没复现出来这个错。
如果只使用一个 torch.matmul 能否复现问题？
以及，设定 https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html 是否有帮助？

111qqz

333 天前

@AirCrusher #14
1. 只用一个 torch.matmul 无法复现问题.
甚至两个 linear 的参数也会影响问题的复现.
基本上第二个 linear 的参数的输出是 1 才会复现,如果是其他值,先后 import 不会对结果有影响.

2. 随机种子和`torch.use_deterministic_algorithms(True)` 都设置了.
以及设置了如下这些:

```python

def set_random_seed(seed: int):
"""Set random seed.

Args:
seed (int): Seed to be used.
"""
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True # type: ignore
torch.backends.cudnn.benchmark = False # type: ignore
torch.backends.cudnn.enabled = False # type: ignore
cp.random.seed(seed)

```

问题还是可以复现.

thinkershare

306 天前

@111qqz 最近搞到了 A100 显卡，你能发给详细的 conda list 信息给我妈，还有 nvcc 的版本和你显卡的驱动版本出来。
或者你现在找到原因了嘛?

111qqz

305 天前

@thinkershare #16 周来忙别的就暂时没有再跟进这个问题了
稍晚一点我把 conda list 还有相关的版本也更新一下

111qqz

304 天前

@thinkershare #16 hello,补充了环境到这里
https://111qqz.com/2023/12/cupy-torch-import-order-impact/#%E6%B5%8B%E8%AF%95%E7%8E%AF%E5%A2%83

thinkershare

304 天前

@111qqz 好的，我明天来看看。

thinkershare

298 天前

@111qqz 抱歉，我无法复现你的问题，我使用 A100 80GB 的，除了显卡驱动版本和你的不一致，其它都一致(包版本，cuda, cudatookit)，得到的结果如下：
显卡驱动是：NVIDIA-SMI 545.23.06 Driver Version: 545.23.06 CUDA Version: 12.3

输出张量: [[0.23729031]
[0.84413356]
[0.5424989 ]
[0.24236819]
[0.12169194]
[0.5741631 ]
[0.5093746 ]
[0.40847313]
[0.32745278]
[0.31726775]]