在深入探讨 PyTorch 中的 Storage 类以及其在参数 offload 场景中的应用之前，让我们首先了解一下 PyTorch 和它的基础组件。PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习库，它不仅提供了强大的计算图功能和自动梯度计算，还允许开发者直接操作底层数据结构，这其中就包括 Storage。
1. 什么是 torch.Storage?
在 PyTorch 中，Storage 是一种容纳数据的一维数组，它可以看作是一个底层的内存块，其中存储着特定类型的数据。与 Tensor 的关系非常紧密，实际上，每个 Tensor 都有一个与之关联的 Storage 对象。Tensor 提供了一个高维视图来操作存储在 Storage 中的数据。
Storage 的一个关键特性是它的数据排列是连续的，这使得数据可以迅速地在设备之间传输，例如从 CPU 到 GPU，省去了频繁索引的操作。此外，Storage 可以存在于不同的设备上，如 CPU 或 CUDA（GPU）。
使用 storage 实现 offload 参数场景大致有如下：
- 模型训练时的内存优化： 在深度学习模型训练过程中，特别是当使用的模型非常大，以至于单个 GPU 显存不足时，可以使用 offload 技术将部分数据暂时存储到 CPU 内存中，从而释放 GPU 显存用于计算。
- 数据预处理： 在进行大规模数据处理时，可以将不活跃的数据段 offload 到 CPU，以保持 GPU 资源用于执行高优先级的任务。
- 长期数据存储： 对于不需要频繁访问的大量数据，可以将其 offload 到 CPU 或其他存储系统，以减少昂贵的 GPU 存储资源的占用。
2. 理解 Storage
2.1 简单例子
import torch
x = torch.arange(3, dtype=torch.float32).cuda()
print(x.storage())
输出结果如下，可以看到打印出来的结果符合预期，有三个浮点数，storage 的类型是 torch.storage.TypedStorage
0.0
1.0
2.0
[torch.storage.TypedStorage(dtype=torch.float32, device=cuda:0) of size 3]
更一般地，我们还能打印看看无类型的 storage 是什么样的
x_storage = x.storage()._untyped_storage
print(x_storage)
输出结果如下，可以看到总共有 12 个整数，这是因为前面我们使用的数据类型是 float32，也就是说每个数由 4 个字节（bytes）表示。因为 变量 x 总共有 3 个数，所有它的 storage 总共有 12 个字节。
0
0
0
0
0
0
128
63
0
0
0
64
[torch.storage.UntypedStorage(device=cuda:0) of size 12]
这些值实际上是浮点数0、1、2在内存中的字节级表示。需要注意的是，上面输出结果并不是随机值，而是这些浮点数在 IEEE 754 标准下的二进制表达。我们可以逐个解释这些值如何来的。
2.2 浮点数的 IEEE 754 表示
对于类型 float32（即单精度浮点数），每个数字占用 4 个字节（32位），具体编码方式为：
- 1 位符号位（最高位）
- 8 位指数位
- 23 位尾数位
在解释这些值之前，我们先了解一下计算机中的 小端序（Little Endian） 存储方式：在这种存储方式中，低位字节存放在内存的低地址端，高位字节存放在高地址端。
以Tensor[0., 1., 2.] 为例，我们来看看这些值在内存中是如何表示的：
- 数字 0 的浮点表示：
- 符号位：0
- 指数位：全0（偏移量为127，因此全0表示指数-127）
- 尾数位：全0
- 二进制表示：
00000000 00000000 00000000 00000000 - 十六进制表示：
00 00 00 00 - 小端序下的字节表示：
00 00 00 00 - 上面结果转化成十进制表示：
0 0 0 0
- 数字 1 的浮点表示：
- 符号位：0
- 指数位：127（偏移后为0，
01111111） - 尾数位：全0（因为1.0的尾数部分无需额外存储）
- 二进制表示：
001111111 00000000000000000000000 - 十六进制表示：
3F 80 00 00 - 小端序下的字节表示：
00 00 80 3F - 上面结果转化成十进制表示：
0 0 128 63(80十六进制转十进制是128，3F转十进制是63)
- 数字 2 的浮点表示：
- 符号位：0
- 指数位：128（偏移后为1，
10000000） - 尾数位：全0（因为2.0的尾数部分也无需额外存储）
- 二进制表示：
010000000 00000000000000000000000 - 十六进制表示：
40 00 00 00 - 小端序下的字节表示：
00 00 00 40
3. 使用 Storage 实现参数 offload 到 cpu
前面例子中的变量x在 cuda上，为了实现 offload，我们需要在 cpu 上创建一个 storage，如下：
offload_storage = torch.UntypedStorage(x.nbytes).pin_memory(x.device)
print(offload_storage.device)
print(offload_storage)
输出结果如下,可以看到offload_storage是在 cpu 上，目前其上面的值都是一些随机值。
cpu
208
238
22
7
0
0
0
0
208
66
20
6
[torch.storage.UntypedStorage(device=cpu) of size 12]
接下来我们需要把 x offload 到 cpu 上，只需要对 storage 做 copy 操作即可，代码如下：
offload_storage.copy_(x_storage)
print(offload_storage.device)
print(offload_storage)
输出结果如下：
cpu
0
0
0
0
0
0
128
63
0
0
0
64
[torch.storage.UntypedStorage(device=cpu) of size 12]
可以看到x的值被成功拷贝到 cpu 上，但是这离实现 offload 还有一步之遥，我们接下来继续看一个简单的 offload 例子。
4. gpu 参数 和 cpu 参数互换
我们接着将探讨如何利用 Storage 实现 GPU 和 CPU 之间的数据互换，这对于处理大型数据集或进行复杂的数据处理任务时尤其有用。
假设我们有以下设置：
- 一个 CUDA
Tensor用于当前计算。 - 多个 CPU
Storage用于存储额外的数据集，这些数据集可能在不同时间被需求到 GPU。
4.1 初始化环境
首先，我们定义一个在 CUDA 上的 Tensor 和多个在 CPU 上的 Storage，准备用于数据交换：
import torch
# 定义 CUDA Tensors (用于当前计算)
current_data = torch.tensor([0.0, 1.0], device='cuda')
# 定义 CPU Storages (用于存储额外数据)
extra_data1 = torch.FloatTensor([2.0, 3.0]).storage().pin_memory()
extra_data2 = torch.FloatTensor([4.0, 5.0]).storage().pin_memory()
extra_data3 = torch.FloatTensor([6.0, 7.0]).storage().pin_memory()
print("Initial CUDA Tensor (Current Data):")
print(current_data)
print("\nInitial CPU Storages (Extra Data):")
print("Extra Data 1:", list(extra_data1))
print("Extra Data 2:", list(extra_data2))
print("Extra Data 3:", list(extra_data3))
输出结果为：
Initial CUDA Tensor (Current Data):
tensor([0., 1.], device='cuda:0')
Initial CPU Storages (Extra Data):
Extra Data 1: [2.0, 3.0]
Extra Data 2: [4.0, 5.0]
Extra Data 3: [6.0, 7.0]
4.2 使用缓冲区进行数据交换
接下来，我们将根据需要将 CPU 上的数据加载到 CUDA Tensor 中，同时将当前 CUDA Tensor 的数据存储回某个 CPU Storage，这可以申请一个 buffer 来作为中间变量，反正数据丢失。
# 缓冲区定义
cpu_buffer = torch.FloatTensor(current_data.size()).storage().pin_memory() # CPU buffer storage
# 场景1：将 current_data 保存到 extra_data1，从 extra_data1 加载新数据到 current_data
cpu_buffer.copy_(current_data.storage()) # Save current GPU data to CPU buffer
current_data.storage().copy_(extra_data1) # Move from CUDA buffer to current_data
extra_data1.copy_(cpu_buffer) # Move from CPU buffer to extra_data1 Storage
print("\nAfter Data Exchange Scenario 1:")
print(f"Updated Current Data on {current_data.device}:", current_data)
print(f"Updated Extra Data 1 on {extra_data1.device}:", list(extra_data1))
print("Extra Data 2:", list(extra_data2))
print("Extra Data 3:", list(extra_data3))
输出结果
After Data Exchange Scenario 1:
Updated Current Data on cuda:0: tensor([0., 1.], device='cuda:0')
Updated Extra Data 1 on cpu: [2.0, 3.0]
Extra Data 2: [4.0, 5.0]
Extra Data 3: [6.0, 7.0]
此示例清晰地展示了如何利用 PyTorch 的 Storage 类来有效管理内存资源，并通过使用 CPU 和 CUDA 缓冲区动态切换数据来优化应用性能。这种方法尤其适用于需要频繁在不同计算设备之间迁移数据的场景，从而保证计算效率和响应速度。
尽管可以通过 PyTorch 的 to('cpu') 或 to('cuda') 方法简单地在设备间迁移数据，使用 Storage 提供了更细粒度的控制。这在处理需要大量连续物理存储空间的复杂模型时显得尤为重要。
例如在混合专家模型（MoE）中，系统需要根据不同的请求动态调用不同的专家（模型）。每个专家可能包含的是由多层感知机 (MLP) 或更复杂结构组成的模型，其中每层的参数在内存中通常是不连续的。这种不连续性可能导致在将参数 offload 到 CPU 或重新加载到 GPU 时，因频繁的内存访问和索引操作而增加通信开销。