【ITニュース解説】how did i optimized go-torch to run 115x times faster - a short blog

Go言語で機械学習ライブラリPyTorchを利用するためのライブラリ「go-torch」が、最適化によって115倍もの高速化を達成したという報告があった。この成果は、特に大量のデータを扱うAI・機械学習の分野において重要な意味を持つ。ここでは、どのような問題があり、それをどう解決して劇的なパフォーマンス向上を実現したのか、その技術的な背景を詳しく解説する。システムエンジニアを目指す上で重要となる、プログラミング言語間の連携やメモリ管理の仕組みについても触れていく。

まず、go-torchが解決しようとしていた課題から理解する必要がある。go-torchは、Go言語で書かれたプログラムから、C++で実装されているPyTorchの機能（LibTorch）を呼び出すための橋渡しの役割を担う。GoとC++は異なる特徴を持つプログラミング言語であり、特にメモリの管理方法に大きな違いがある。Goには「ガベージコレクタ（GC）」と呼ばれる仕組みが備わっている。これは、プログラム中で使われなくなったメモリ領域を自動的に検知し、再利用可能な状態に解放してくれる機能だ。これにより、開発者は煩雑なメモリ管理から解放される。一方、C++では、開発者自身がメモリの確保と解放を明示的に行う必要がある。このメモリ管理方針の違いが、二つの言語を連携させる際の大きな課題となる。

従来のgo-torchでは、Goのプログラムが持つデータをC++側で利用する場合、最も安全な方法としてデータを丸ごとコピーする手法が採られていた。具体的には、Goのメモリ上にある数値データを、C++が扱えるメモリ領域に一度すべて複製していたのである。なぜこのような非効率にも思えるコピーが必要だったのか。それは、Goのガベージコレクタの存在が理由だ。もしC++側がGoのメモリ上にあるデータを直接参照している最中に、GoのGCがそのデータを「不要になった」と判断して解放してしまうと、C++は存在しないメモリ領域にアクセスしようと試みることになる。これはプログラムの強制終了や予測不能なエラーを引き起こす深刻な問題につながる。この危険性を回避するための確実な手段が、データのコピーだった。しかし、AIの分野で扱われるデータは非常に巨大になることが多く、画像データや大規模な数値配列などをその都度コピーする処理は、実行時間に深刻な影響を与え、パフォーマンス上の大きなボトルネックとなっていた。

今回の最適化の核心は、この非効率なデータコピーを完全になくす「ゼロコピー」というアプローチにある。開発者は、GoとC++の機能を巧みに組み合わせることでこれを実現した。まず、Go言語の比較的新しい機能であるunsafe.SliceData関数を利用した。この関数を使うと、Goのスライス（可変長の配列）が実際にデータを格納しているメモリ領域の先頭アドレスを直接取得できる。次に、取得したメモリアドレスを、PyTorch（C++側）が提供するtorch::from_blobという関数に渡す。この関数は非常に強力で、外部のメモリ領域のアドレスを渡すと、そのデータをコピーすることなく、直接参照してPyTorchの計算単位である「テンソル」（多次元配列）を生成してくれる。これにより、Goのメモリ上にあるデータをC++側に一切移動・複製することなく、共有することが可能になった。データの丸写しという重い処理がなくなったことで、テンソル作成のプロセスは劇的に高速化された。

ただし、ゼロコピーを実現しただけでは、先述したガベージコレクタによる問題が再び浮上する。C++側がGoのメモリを直接参照している状態で、GCがそのメモリを解放してしまうリスクは依然として残っている。この問題を解決するために、runtime.KeepAliveというGoの関数が用いられた。この関数は、ガベージコレクタに対して「この変数が参照しているメモリは、この関数の呼び出しが終わるまで解放しないでほしい」という指示を出す役割を持つ。つまり、C++側でテンソルを使った処理が完了するまでの間、runtime.KeepAliveを使って元のGoのデータがGCの対象にならないように保護するのである。これにより、データの安全性を担保しながら、ゼロコピーによるパフォーマンスの恩恵を最大限に享受できるようになった。

以上の最適化により、GoとC++間でのデータ受け渡しにかかる時間が大幅に短縮され、結果としてgo-torchは115倍という驚異的な高速化を達成した。この事例は、異なる言語やシステムを連携させる際に生じるパフォーマンスの問題を解決するための優れたアプローチを示している。単にコードを書くだけでなく、ガベージコレクタのような言語の根幹をなす仕組みや、メモリがコンピュータ内部でどのように扱われるかを深く理解することが、高性能なソフトウェアを開発する上でいかに重要であるかを教えてくれる。システムエンジニアを目指す者にとって、このような低レベルの最適化に関する知識は、システム全体の性能を左右する重要なスキルとなるだろう。