PyTorch 1.7에서 CUDA 버전 9.2, 10.1, 10.2, 11.0의 차이점

PyTorch 1.7에서 CUDA 버전 9.2, 10.1, 10.2, 11.0의 차이점

CUDA 버전별 주요 차이점:

세부적인 차이점:

• CUDA 9.2: Volta GPU 지원, PyTorch 1.0 이하 호환, 이전 버전 대비 성능 향상
• CUDA 10.1: Turing GPU 지원, PyTorch 1.5 이하 호환, 9.2 대비 성능 향상, Tensor Core 지원
• CUDA 10.2: Ampere GPU 지원, PyTorch 1.6 이하 호환, 10.1 대비 성능 향상, FP8 지원 강화

선택 가이드:

• 최신 GPU 사용: 최신 GPU를 사용하려면 CUDA 11.0 이상을 선택해야 합니다.
• PyTorch 버전: 사용하려는 PyTorch 버전과 호환되는 CUDA 버전을 선택해야 합니다.
• 성능: 최상의 성능을 원한다면 사용 가능한 최신 CUDA 버전을 선택하는 것이 좋습니다.
• 호환성: 기존 코드와의 호환성이 중요하다면 이전 버전의 CUDA를 선택하는 것이 좋습니다.

참고:

• CUDA 버전은 하위 호환되지 않습니다. 즉, CUDA 11.0으로 컴파일된 코드는 CUDA 10.2에서 실행되지 않습니다.
• 사용 가능한 CUDA 버전은 운영 체제와 GPU 드라이버에 따라 다릅니다.

예제 코드

CUDA 9.2:

import torch

# CUDA 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10, device="cuda")

# CUDA 텐서 연산
y = x.mm(x.t())

# 결과 출력
print(y)

import torch

# Tensor Core 활성화
torch.cuda.set_device(torch.device("cuda:0"))
torch.cuda.manual_seed_all(0)

# CUDA 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10, device="cuda")

# Tensor Core를 사용하는 텐서 연산
y = torch.matmul(x, x.t())

# 결과 출력
print(y)

import torch

# FP8 연산 활성화
torch.cuda.set_device(torch.device("cuda:0"))
torch.cuda.manual_seed_all(0)

# FP8 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10, device="cuda", dtype=torch.float16)

# FP8 텐서 연산
y = torch.matmul(x, x.t())

# 결과 출력
print(y)

import torch

# 대규모 모델 학습을 위한 최적화 설정
torch.cuda.set_device(torch.device("cuda:0"))
torch.cuda.manual_seed_all(0)

# 모델 정의
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 학습 루프
for epoch in range(10):
    # ...

# 결과 출력
print(model(x))

• 이 코드는 예시이며, 실제 사용 목적에 맞게 수정해야 합니다.
• 더 많은 예제 코드는 PyTorch 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

PyTorch에서 CUDA 버전 선택을 위한 대체 방법

torch.cuda.set_device() 함수:

torch.cuda.set_device(torch.device("cuda:0"))  # CUDA 버전 11.0 선택

CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # CUDA 버전 11.0 선택

torch.cuda.is_available() 함수:

if torch.cuda.is_available():
    # CUDA 버전 11.0 사용 가능
    ...
else:
    # CUDA 사용 불가능
    ...

device_name = torch.cuda.get_device_name(0)  # "Tesla V100-SXM2-32GB" 출력

nvcc 컴파일러 플래그:

nvcc -arch=sm_70 -O3 -std=c++14 -c main.cu -o main.cu.o

• 사용하는 방법은 사용 환경에 따라 다를 수 있습니다.

추가 정보