PyTorchでディープラーニングを始めるとき、GPUを使えているかどうかの確認って結構面倒ですよね。ローカル環境では動くのに、本番サーバーに持っていったら「CUDAが見つからない」とか、あるいはM1 Macに移行したら全然速度が出ない、なんて経験は誰もがすると思います。
特にチーム開発だと、誰がどの環境で動かすか分からず、デプロイ後にデバイスミスマッチでOOMエラーが出るのは避けたいところです。
何が起きたか（課題）
PyTorchでGPUを利用しようとする際によく直面する課題です。
- デバイス指定をハードコード（例:
device='cuda:0'）した結果、利用可能なGPUがない環境でスクリプトがクラッシュする。 - M1/M2 Mac環境でCUDA（NVIDIA）環境と同じコードを実行しようとして、MPSが自動で使われない。
- モデルやテンソルを転送し忘れたり、不一致なデバイス間で演算を行おうとしてエラーが発生する。
- 大規模モデル実行時にOOMエラーが発生するが、メモリ使用状況の追跡方法が分からない。
どう解決したか（概要）
最高のデバイスを環境に応じて自動選択し、コードの移植性を最大化するアプローチを採用しました。これにより、実行環境が変わってもスクリプトの修正は不要になります。
まず、全ての環境に対応できる汎用的なデバイス選択関数を定義しました。この関数は、torch.cuda.is_available()でCUDAの利用可能性をチェックし、次にApple Silicon Macユーザー向けにtorch.backends.mps.is_available()でMPSの利用を確認します。いずれも利用できない場合は、安全策としてCPUにフォールバックします。
import torch
def get_best_device():
if torch.cuda.is_available():
return torch.device('cuda')
if hasattr(torch.backends, 'mps') and torch.backends.mps.is_available():
return torch.device('mps')
return torch.device('cpu')
DEVICE = get_best_device()
このDEVICE変数を使って、モデルや全てのテンソルが確実にGPU/MPSへ転送されるように.to(DEVICE)の使用を徹底しました。さらに、メモリ管理のために、torch.cuda.empty_cache()によるキャッシュクリア手法も導入しました。
効果（Before/After）
この一連の対応により、GPU利用に関するスクリプトのエラー率が大幅に低下し、メンテナンス性が向上しました。
Before: 環境依存のエラーで起動できない、または意図せずCPUで実行されパフォーマンスが出ない状態。
After: 開発環境（CPU）、サーバー（CUDA）、Mac（MPS）のどれで実行しても、自動で最適なデバイスが選択され、安定した高速計算が可能になりました。
特に、マルチGPU環境でのデバイス確認（利用可能なGPU数や名前の取得）や、OOM対策としてのメモリ追跡ロジックを導入したことで、デバッグ時間が短縮されました。
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