PyTorch ROCm: Radeon GPU를 활용한 딥러닝 프로그래밍

PyTorch ROCm 설치

PyTorch ROCm을 사용하려면 다음과 같은 단계를 거쳐 설치해야 합니다.

1. PyTorch 설치: pip 또는 conda를 사용하여 PyTorch를 설치합니다. 설치 명령어는 다음과 같습니다.

pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/rocm/ubuntu/stable

Radeon GPU 선택

PyTorch ROCm을 사용하여 코드를 실행할 때 Radeon GPU를 선택해야 합니다. 다음과 같은 방법으로 Radeon GPU를 선택할 수 있습니다.

• torch.cuda.set_device() 함수 사용:

import torch

torch.cuda.set_device("rocm:0")  # 첫 번째 Radeon GPU 선택

• CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수 설정:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0"  # 첫 번째 Radeon GPU 선택

다음은 PyTorch ROCm을 사용하여 MNIST 데이터 세트로 이미지 분류 모델을 학습하는 예시 코드입니다.

import torch
import torchvision

# MNIST 데이터 세트 로드
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root=".", train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root=".", 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.fc1 = torch.nn.Linear(28 * 28 * 32, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 1, 28, 28)
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1, 28 * 28 * 32)
        x = self.fc1(x)
        return x

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

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

# 모델 학습
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.cuda(), 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, target = data.cuda(), target.cuda()
        output = model(data)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print(f"Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")

PyTorch ROCm 예시 코드

MNIST 데이터 세트로 이미지 분류 모델 학습

import torch
import torchvision

# MNIST 데이터 세트 로드
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root=".", train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root=".", 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.fc1 = torch.nn.Linear(28 * 28 * 32, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 1, 28, 28)
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1, 28 * 28 * 32)
        x = self.fc1(x)
        return x

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

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

# 모델 학습
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.cuda(), 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, target = data.cuda(), target.cuda()
        output = model(data)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print(f"Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")

설명

1. MNIST 데이터 세트 로드: torchvision.datasets.MNIST 클래스를 사용하여 MNIST 데이터 세트를 로드합니다.
2. 데이터 로더 생성: torch.utils.data.DataLoader 클래스를 사용하여 데이터 로더를 생성합니다.
3. 모델 정의: torch.nn.Module을 상속받는 Net 클래스를 정의하여 모델을 정의합니다.
4. 모델 생성 및 GPU로 이동: model 변수를 생성하여 모델을 생성하고 cuda() 메서드를 사용하여 GPU로 이동합니다.
5. 손실 함수 및 최적화 알고리즘 정의: torch.nn.CrossEntropyLoss 클래스를 사용하여 손실 함수를 정의하고 torch.optim.SGD 클래스를 사용하여 최적화 알고리즘을 정의합니다.
6. 모델 학습: for 루프를 사용하여 모델을 학습합니다.
7. 모델 평가: with torch.no_grad(): 블록을 사용하여 모델을 평가합니다.

실행 방법

이 코드를 실행하려면 다음과 같이 해야 합니다.

1. Python 인터프리터를 실행합니다.
2. 코드를 Python 인터프리터에 입력하거나 파일로 저장하고 실행합니다.

PyTorch ROCm 대체 방법

NVIDIA GPU 사용:

• 대부분의 딥러닝 작업에 더 널리 사용되고 더 많은 지원을 제공합니다.
• CUDA를 사용하여 PyTorch를 실행할 수 있습니다.
• 성능이 ROCm보다 우수할 수 있습니다.

CPU 사용:

• GPU가 없는 경우 사용할 수 있습니다.
• 학습 속도가 GPU보다 느릴 수 있습니다.
• 디버깅 및 테스트 용도로 유용할 수 있습니다.

Google Colab 또는 Kaggle Notebooks 사용:

• 인터넷 연결이 필요합니다.
• 코드를 저장하고 공유하는 데 유용합니다.

클라우드 서비스 사용:

• AWS, Azure, GCP 등에서 제공하는 GPU 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
• 비용이 발생할 수 있습니다.
• 대규모 딥러닝 작업에 유용할 수 있습니다.

선택 기준:

• 사용 가능한 하드웨어
• 작업의 요구 사항
• 예산
• 편의성

다음은 각 방법의 장단점을 요약한 표입니다.

추가 정보

• PyTorch ROCm은 아직 개발 중이며 모든 기능이 완성되지 않았습니다.
• NVIDIA GPU는 더 많은 딥러닝 라이브러리 및 프레임워크를 지원합니다.
• CPU는 디버깅 및 테스트 용도로 유용할 수 있지만 대규모 딥러닝 작업에는 적합하지 않습니다.
• Google Colab 및 Kaggle Notebooks는 무료 GPU를 사용할 수 있는 좋은 방법이지만 인터넷 연결이 필요합니다.
• 클라우드 서비스는 대규모 딥러닝 작업에 유용할 수 있지만 비용이 발생할 수 있습니다.