파이토치에서 CUDA 탐지 프로그래밍

2024-07-27

CUDA 사용 가능 여부 확인

파이토치에서 CUDA를 사용하기 전에 먼저 사용 가능한지 확인해야 합니다. 다음 코드를 사용하여 확인할 수 있습니다.

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA 사용 가능")
else:
    print("CUDA 사용 불가능")

출력 예시:

CUDA 사용 가능

GPU 장치 정보 확인

사용 가능한 GPU 장치 정보를 확인하려면 다음 코드를 사용합니다.

print(torch.cuda.get_device_properties(0))

name: Tesla V100-SXM2-16GB
major: 7
minor: 0
memory: 16144 MiB
compute_capability: 7.0

텐서를 GPU로 전송

모델 학습 및 추론 과정에서 텐서를 GPU로 전송하여 계산 속도를 높일 수 있습니다. 다음 코드는 텐서를 GPU로 전송하는 방법을 보여줍니다.

x = torch.randn(100, 100)
x = x.cuda()

모델을 GPU로 전송

모델을 GPU로 전송하여 학습 및 추론 속도를 높일 수 있습니다. 다음 코드는 모델을 GPU로 전송하는 방법을 보여줍니다.

model = torch.nn.Linear(100, 10)
model = model.cuda()

CUDA 사용 시 주의 사항

CUDA는 NVIDIA GPU만 지원합니다.
CUDA 버전은 파이토치 버전과 호환되어야 합니다.
CUDA를 사용하면 코드가 더 복잡해질 수 있습니다.

추가 정보

참고:

위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 합니다.
더 자세한 내용은 파이토치 공식 문서를 참고하십시오.

파이토치 CUDA 예제 코드

MNIST 분류 예제

import torch
import torchvision

# MNIST 데이터 로드
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist_data/', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist_data/', train=False, download=True)

# 데이터 로더 생성
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 모델 정의
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = torch.nn.Dropout(0.25)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(9216, 128)
        self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# 모델 생성 및 GPU로 전송
model = Net()
model.cuda()

# 손실 함수 및 최적화 알고리즘 정의
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

# 모델 학습
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data = data.cuda()
        target = target.cuda()

        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 모델 평가
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(test_loader):
        data = data.cuda()
        target = target.cuda()

        output = model(data)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

벡터 합 계산 예제

import torch

# 텐서 생성 및 GPU로 전송
x = torch.randn(10000, 1000)
y = torch.randn(10000, 1000)
x = x.cuda()
y = y.cuda()

# 벡터 합 계산
z = torch.add(x, y)

# 결과 출력
print(z)

파이토치에서 CUDA 대체 방법

NVIDIA GPU만 지원: CUDA는 NVIDIA GPU만 지원하며, AMD나 Intel GPU는 사용할 수 없습니다.
코드 복잡성 증가: CUDA를 사용하면 코드가 더 복잡해지고, 디버깅 및 유지 관리가 어려워질 수 있습니다.
환경 설정 필요: CUDA를 사용하기 위해서는 NVIDIA 드라이버, CUDA Toolkit, Cudnn 등을 설치하고 환경 설정해야 합니다.

따라서, 특정 상황에서는 CUDA 대신 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다.