PyTorch에서 여러 GPU 사용하기
2024-07-27
PyTorch에서 여러 GPU 사용하기
DataParallel
DataParallel은 여러 GPU에 데이터 배치를 분할하여 병렬로 처리합니다.
사용 방법:
nn.DataParallel모듈을 사용하여 모델을 감쌉니다.- 모델을
cuda()로 GPU로 전송합니다. DataLoader에서batch_size를 GPU 수만큼 늘립니다.
예시:
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# ...
model = MyModel()
# 모델을 DataParallel로 감싸기
model = nn.DataParallel(model)
# 모델을 GPU로 전송
model.cuda()
# DataLoader에서 batch_size를 GPU 수만큼 늘리기
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
...,
batch_size=128 * torch.cuda.device_count(),
shuffle=True,
)
# 모델 학습
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
# ...
DistributedDataParallel (DDP)
DDP는 DataParallel보다 더 복잡하지만 더 많은 기능과 유연성을 제공합니다. 여러 프로세스에서 모델 학습을 분산시켜 더 많은 GPU 또는 컴퓨터를 사용할 수 있습니다.
torch.distributed모듈을 사용합니다.- 모든 프로세스에서 동일한 코드를 실행합니다.
init_process_group()함수를 사용하여 프로세스를 초기화합니다.- 모델 학습 코드를 수정합니다.
import torch
import torch.distributed as dist
# 모든 프로세스에서 동일한 코드를 실행
def main():
# 프로세스 초기화
dist.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="env://",
world_size=torch.cuda.device_count(),
rank=torch.distributed.get_rank(),
)
# 모델 생성
model = MyModel()
# 모델을 DistributedDataParallel로 감싸기
model = nn.DistributedDataParallel(model)
# ...
if __name__ == "__main__":
main()
참고 자료:
주의 사항:
- 여러 GPU를 사용하려면 CUDA가 설치되어 있어야 합니다.
- 모든 GPU가 동일한 아키텍처여야 합니다.
- PyTorch 버전이 CUDA 버전과 호환되어야 합니다.
추가 정보:
- PyTorch에서 여러 GPU를 사용하는 방법에 대한 더 자세한 내용은 PyTorch 문서를 참조하십시오.
- PyTorch Lightning 및 Hugging Face Transformers와 같은 라이브러리는 여러 GPU를 사용하여 모델 학습을 쉽게 만들 수 있습니다.
PyTorch에서 여러 GPU 사용하기: 예제 코드
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# ...
model = MyModel()
# 모델을 DataParallel로 감싸기
model = nn.DataParallel(model)
# 모델을 GPU로 전송
model.cuda()
# DataLoader에서 batch_size를 GPU 수만큼 늘리기
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
...,
batch_size=128 * torch.cuda.device_count(),
shuffle=True,
)
# 모델 학습
for epoch in range(10):
for batch in train_loader:
# ...
import torch
import torch.distributed as dist
# 모든 프로세스에서 동일한 코드를 실행
def main():
# 프로세스 초기화
dist.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="env://",
world_size=torch.cuda.device_count(),
rank=torch.distributed.get_rank(),
)
# 모델 생성
model = MyModel()
# 모델을 DistributedDataParallel로 감싸기
model = nn.DistributedDataParallel(model)
# ...
if __name__ == "__main__":
main()
참고:
- 이 코드는 기본적인 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 할 수도 있습니다.
- PyTorch 문서 및 관련 자료를 참고하여 코드를 완성하십시오.
PyTorch에서 여러 GPU 사용하기: 대체 방법
Apex는 PyTorch를 위한 고성능 훈련 라이브러리입니다. Apex는 DDP보다 더 효율적인 훈련을 제공할 수 있는 amp.parallel.DistributedDataParallel 모듈을 제공합니다.
- Apex를 설치합니다:
pip install apex amp모듈을 임포트합니다.
from apex import amp
# ...
model = MyModel()
# 모델을 DistributedDataParallel로 감싸기
model = amp.parallel.DistributedDataParallel(model)
# ...
Horovod:
Horovod는 TensorFlow, PyTorch 및 Keras를 위한 분산 딥 러닝 프레임워크입니다. Horovod는 DDP보다 더 많은 기능과 유연성을 제공합니다.
- Horovod를 설치합니다:
pip install horovod - Horovod를 사용하는 코드를 작성합니다.
import horovod.torch as hvd
# ...
model = MyModel()
# Horovod 초기화
hvd.init()
# 모델을 Horovod로 감싸기
model = hvd.DistributedDataParallel(model)
# ...
PySpark:
PySpark는 Apache Spark를 사용하여 Python에서 분산 딥 러닝을 수행할 수 있는 라이브러리입니다. PySpark는 DDP 또는 Horovod보다 더 쉬운 사용법을 제공합니다.
- PySpark를 설치합니다:
pip install pyspark
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
# ...
# 데이터 로드
data = ...
# 모델 생성
model = LogisticRegression()
# 모델 학습
model.fit(data)
# ...
- Apex, Horovod 및 PySpark는 PyTorch에서 여러 GPU를 사용하는 더 많은 방법입니다.
- 각 방법마다 장단점이 있으므로 상황에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
python pytorch
