Pytorch와 CUDA를 사용하여 A100 GPU에서 프로그래밍하는 방법
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PyTorch 설치:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit
명령어를 사용하여 PyTorch, torchvision, CUDA Toolkit을 설치합니다.- PyTorch 버전은 CUDA 버전과 호환되어야 합니다. (예: PyTorch 1.10은 CUDA 11.3과 호환)
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CUDA 드라이버 설치:
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CUDNN 설치:
- PyTorch 설치 시 CUDNN이 자동 설치되지 않을 수 있습니다.
- NVIDIA 웹사이트에서 CUDNN 다운로드 후 PyTorch 설치 경로에 포함합니다.
기본 코드
import torch
# GPU 사용 설정
device = torch.device("cuda")
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 모델을 GPU로 전송
model.to(device)
# 데이터 정의
x = torch.randn(10, 10, device=device)
y = torch.randn(10, 1, device=device)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(100):
# 순방향 전파
outputs = model(x)
# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)
# 역방향 전파
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 모델 업데이트
optimizer.step()
# 모델 예측
predictions = model(x)
주요 고려 사항
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데이터 병렬 처리:
- 여러 GPU에서 데이터를 병렬 처리하여 학습 속도를 높일 수 있습니다.
DataParallel
클래스를 사용하여 데이터 병렬 처리를 쉽게 구현할 수 있습니다.
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혼합 정밀도:
- FP16과 FP32 데이터 형식을 혼합하여 학습 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
torch.cuda.amp
라이브러리를 사용하여 혼합 정밀도 학습을 구현할 수 있습니다.
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튜닝:
예제 코드: MNIST 손글씨 분류
import torch
from torchvision import datasets, transforms
# GPU 사용 설정
device = torch.device("cuda")
# 데이터 로드
train_dataset = datasets.MNIST(
root="./data",
train=True,
download=True,
transform=transforms.ToTensor(),
)
test_dataset = datasets.MNIST(
root="./data",
train=False,
download=True,
transform=transforms.ToTensor(),
)
# 데이터 로더
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
# 모델을 GPU로 전송
model = Net().to(device)
# 손실 함수 및 최적화 알고리즘 정의
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
# 모델 학습
for epoch in range(10):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
# 이미지 및 레이블을 GPU로 전송
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
# 순방향 전파
outputs = model(images)
# 손실 계산
loss = criterion(outputs, labels)
# 역방향 전파
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 모델 업데이트
optimizer.step()
# 100번째 배치마다 로그 출력
if i % 100 == 0:
print(f"Epoch: {epoch + 1}/{10}, Batch: {i}/{len(train_loader)}, Loss: {loss.item()}")
# 모델 평가
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f"Accuracy: {100 * correct / total}%")
- 이 코드는 MNIST 데이터 세트를 사용하여 손글씨 분류 모델을 학습합니다.
- PyTorch 및 CUDA를 사용하여 A100 GPU에서 모델을 학습합니다.
- 데이터 로더, 모델 정의, 손실 함수, 최적화 알고리즘, 학습 루프, 평가 코드를 포함합니다.
참고:
- 이 코드는 기본적인 예시이며 실제 사용 환경에 맞게 수정해야 할 수도 있습니다.
- 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 개선할 수 있습니다.
PyTorch와 CUDA를 사용하여 A100 GPU에서 프로그래밍하는 대체 방법
- Apex는 PyTorch를 위한 확장 라이브러리이며, A100 GPU를 포함한 NVIDIA GPU에서 PyTorch 모델 학습을 최적화하는 기능을 제공합니다.
- Apex는 혼합 정밀도 학습, 데이터 병렬 처리, 모델 튜닝 등을 지원합니다.
RapidsAI
- RapidsAI는 GPU에서 데이터 과학 및 머신 러닝을 위한 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다.
- RapidsAI는 PyTorch를 포함한 다양한 프레임워크를 지원하며, A100 GPU를 포함한 NVIDIA GPU에서 실행하도록 최적화되었습니다.
TensorFlow
- TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다.
- TensorFlow는 PyTorch와 유사한 기능을 제공하며, A100 GPU를 포함한 NVIDIA GPU에서 실행하도록 최적화되었습니다.
ONNX Runtime
- ONNX Runtime는 ONNX(Open Neural Network Exchange) 모델을 실행하는 오픈 소스 추론 엔진입니다.
- ONNX Runtime은 PyTorch, TensorFlow 등 다양한 프레임워크에서 생성된 ONNX 모델을 실행할 수 있으며, A100 GPU를 포함한 NVIDIA GPU에서 실행하도록 최적화되었습니다.
Triton Inference Server
- Triton Inference Server는 NVIDIA에서 개발한 GPU 기반 추론 서버입니다.
선택 가이드:
- 특정 기능이나 라이브러리에 대한 선호도가 있다면 해당 기능을 지원하는 옵션을 선택하십시오.
- 최적의 성능을 위해서는 NVIDIA에서 제공하는 최신 GPU 드라이버 및 CUDA Toolkit을 설치하는 것이 좋습니다.
- 사용 목적과 환경에 맞는 옵션을 선택하는 것이 중요합니다.
python machine-learning neural-network