PyTorch에서 GPU 메모리 제한 강제하는 방법
PyTorch에서 GPU 메모리 제한 강제하는 방법
다음은 PyTorch에서 GPU 메모리 제한을 강제하는 몇 가지 방법입니다.
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction 사용
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction 함수는 각 프로세스가 사용할 수 있는 GPU 메모리의 비율을 설정합니다. 다음 코드는 모든 프로세스가 사용할 수 있는 메모리를 GPU 메모리 총량의 50%로 제한합니다.
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)
torch.cuda.max_memory_allocated 사용
torch.cuda.max_memory_allocated 함수는 모든 프로세스가 할당할 수 있는 최대 GPU 메모리 용량을 설정합니다. 다음 코드는 모든 프로세스가 할당할 수 있는 최대 메모리를 4GB로 제한합니다.
torch.cuda.max_memory_allocated(4 * 1024 ** 3)
CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수 사용
CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수를 사용하여 특정 GPU만 사용하도록 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용 가능한 GPU의 수를 줄여 메모리 사용량을 제한할 수 있습니다. 다음 코드는 GPU 0번만 사용하도록 설정합니다.
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
torch.cuda.empty_cache 사용
torch.cuda.empty_cache 함수는 GPU 캐시에서 모든 텐서를 삭제하여 메모리를 확보합니다. 훈련 루프의 끝이나 메모리 부족 오류가 발생할 때 사용할 수 있습니다.
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.memory_summary 사용
torch.cuda.memory_summary 함수는 현재 GPU 메모리 사용량에 대한 정보를 제공합니다. 이 함수를 사용하여 메모리 사용량을 모니터링하고 필요에 따라 제한을 조정할 수 있습니다.
torch.cuda.memory_summary()
주의 사항
- GPU 메모리 제한을 강제하면 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
- 여러 프로세스가 동시에 GPU를 사용하는 경우, 각 프로세스에 할당된 메모리량을 고려해야 합니다.
CUDA_VISIBLE_DEVICES환경 변수를 사용하면 사용하지 않는 GPU의 메모리는 사용할 수 없습니다.
예제 코드
import torch
# GPU 0번만 사용하도록 설정
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
# 모델 생성
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10),
)
# 모델을 GPU로 이동
model.cuda()
# 입력 데이터 생성
x = torch.randn(100, 10).cuda()
# 모델 실행
y = model(x)
# GPU 캐시 비우기
torch.cuda.empty_cache()
# GPU 메모리 사용량 요약 출력
torch.cuda.memory_summary()
이 예제에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
CUDA_VISIBLE_DEVICES환경 변수를 사용하여 GPU 0번만 사용하도록 설정합니다.- 간단한 신경망 모델을 생성합니다.
- 모델을 GPU로 이동합니다.
- 임의의 입력 데이터를 생성합니다.
- 모델을 실행하여 출력을 계산합니다.
- GPU 캐시를 비워 메모리를 확보합니다.
- GPU 메모리 사용량 요약을 출력합니다.
이 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 나타납니다.
...
Allocated: 11.2 MiB
Reserved: 11.2 MiB
Total: 16.0 GiB
Free: 14.8 GiB
...
이 출력은 현재 할당된 GPU 메모리가 11.2MB이고, 예약된 메모리가 11.2MB이며, 총 GPU 메모리가 16.0GB이고, 사용 가능한 메모리가 14.8GB임을 보여줍니다.
추가 정보
PyTorch에서 GPU 메모리 제한을 강제하는 대체 방법
torch.nn.DataParallel 사용
torch.nn.DataParallel 모듈을 사용하여 모델을 여러 GPU에 분산시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 각 GPU가 처리해야 하는 데이터량을 줄여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
model = torch.nn.DataParallel(model)
torch.optim.lr_scheduler 사용
torch.optim.lr_scheduler 모듈을 사용하여 학습률을 조절할 수 있습니다. 학습률을 낮추면 모델이 업데이트할 때 더 적은 메모리를 사용하게 됩니다.
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer)
모델 최적화
모델을 최적화하여 불필요한 연산을 제거하면 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 배치 정규화 레이어를 사용하거나 모델 구조를 단순화할 수 있습니다.
훈련 데이터 축소
훈련 데이터를 축소하면 모델이 처리해야 하는 데이터량을 줄여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 데이터 샘플링 또는 특징 선택 기술을 사용하여 데이터를 축소할 수 있습니다.
16비트 정밀도 사용
32비트 정밀도 대신 16비트 정밀도를 사용하면 모델이 사용하는 메모리량을 절반으로 줄일 수 있습니다. 하지만 16비트 정밀도는 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
Apex 사용
Apex는 PyTorch를 위한 확장 라이브러리로, 모델 훈련을 최적화하는 데 도움이 됩니다. Apex에는 GPU 메모리 사용량을 줄이는 데 도움이 되는 여러 기능이 포함되어 있습니다.
XLA 사용
XLA는 TensorFlow 및 PyTorch를 위한 컴파일러로, 모델 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. XLA는 모델을 자동으로 컴파일하여 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
선택 가이드
사용할 방법은 특정 상황에 따라 다릅니다. 다음은 몇 가지 일반적인 지침입니다.
- 모델이 하나의 GPU에 맞지 않는 경우
torch.nn.DataParallel을 사용하십시오. - 모델 학습 과정에서 메모리 부족 오류가 발생하는 경우 학습률을 낮추십시오.
- 모델 성능에 큰 영향을 미치지 않으면 16비트 정밀도를 사용하십시오.
- 모델 훈련 속도를 높이고 싶다면 Apex 또는 XLA를 사용하십시오.
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