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NVIDIA GPU 버전 확인 …
1. VisualStudio2019 다운로드 및 설치 …
CUDA Toolkit 다운로드 및 설치 …
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가상환경 생성 및 tensorflow-gpu 설치 …
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Windows에서 TensorFlow GPU 설치하기

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[jupyter notebook]tensorflow-gpu 사용 설정하기

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0 NVIDIA GPU 버전 확인

1 VisualStudio2019 다운로드 및 설치

2 CUDA Toolkit 다운로드 및 설치

3 cuDNN 다운로드 및 설치

4 cuDNN 세팅

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[jupyter notebook]tensorflow-gpu 사용 설정하기

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Summary of article content: Articles about GPU 사용 확인하기 Jupyter Notebook & Python GPU 사용가능. 보시다시피 제 노트북에는 GeForce GTX 1050 그래픽 카드가 설치되어 있습니다. 그런데 이와 달리 CPU에 관한 것만 나온다면 GPU는 … …
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GPU 사용 확인하기 Jupyter Notebook & Python 본문

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듀얼 또는 다중 GPU 각각 따로 사용하는 딥러닝 환경만들기

1 Anaconda prompt 에서 가상환경 만들기

2 각각 가상환경에서 커널 연결

3 jupyter notebook 에서 생성된 커널 확인

커널 삭제 방법

4 파이썬 프로그램에서 각 커널이 따로 사용할 GPU 번호 지정

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듀얼 또는 다중 GPU 각각 따로 사용하는 딥러닝 환경만들기 :: Atmosphere

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Summary of article content: Articles about [파이썬/python] 텐서플로우(tensorflow) GPU 사용 환경 구축 및 확인하기 GPU가 내장된 PC 혹은 노트북을 사용한다고 하더라도, 따로 설정을 해주지 않으면 기계학습 과정에서 CPU만을 사용한다. …
Most searched keywords: Whether you are looking for [파이썬/python] 텐서플로우(tensorflow) GPU 사용 환경 구축 및 확인하기 GPU가 내장된 PC 혹은 노트북을 사용한다고 하더라도, 따로 설정을 해주지 않으면 기계학습 과정에서 CPU만을 사용한다. GPU가 내장된 PC 혹은 노트북을 사용한다고 하더라도, 따로 설정을 해주지 않으면 기계학습 과정에서 CPU만을 사용한다. 과정이 약간 복잡하게 느껴지고, 한 번에 깔끔하게 되지 않기도 하지만 시간적 효율을 생각..
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기록하는삶

[파이썬python] 텐서플로우(tensorflow) GPU 사용 환경 구축 및 확인하기 본문

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Summary of article content: Articles about 2. gpu 사용하는 가상환경 구성 [최새환님의 블로그 – Gpu 사용을 위한 CUDA 환경 구성하기] … 가상환경 실행 conda activate [가상환경 이름] #주피터 노트북 실행 jupyter … …
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IdeaLim’s 1일1프로젝트

2 gpu 사용하는 가상환경 구성

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Summary of article content: Articles about 윈도우 Tensorflow 환경 구축 (+GPU +Jupyter Notebook +GT1030) 이번 글에서는 윈도우를 기반으로 GPU 연동까지 알아보고, 그것을 원격지에서 코드를 돌려볼 수 있도록 주피터 노트북을 데몬모드로 돌려보는 것 까지 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 윈도우 Tensorflow 환경 구축 (+GPU +Jupyter Notebook +GT1030) 이번 글에서는 윈도우를 기반으로 GPU 연동까지 알아보고, 그것을 원격지에서 코드를 돌려볼 수 있도록 주피터 노트북을 데몬모드로 돌려보는 것 까지 … 안녕하세요. 이번에 텐서플로우를 사용해 보는 시간이 있어서 정리해 보았습니다. 윈도우10 파워쉘을 기본으로 하고 있습니다. 이번 글에서는 윈도우를 기반으로 GPU 연동까지 알아보고, 그것을 원격지에서 코드..
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[jupyter notebook]tensorflow-gpu 사용 설정하기

이 게시물은 tensorflow-gpu의 설치 과정을 기록한 문서이다. (환경은 OS: window 10, GPU: NVIDIA Geforce GTX 1650)

이하의 설치 및 진행과정은 노트북의 사양에 따라 달라질 수 있다. 다만 순서는 달라지지 않으므로 유의해야 한다.

사실 tensorflow-gpu의 경우 명령어 한 줄이면 설치할 수 있지만, 성공적인 설치 및 진행을 위한 준비과정이 조금 까다로운 편이다. 가장 먼저 필요한 것은 본인 컴퓨터의 GPU 버전과 회사를 확인하는 것이다.

0. NVIDIA GPU 버전 확인

작업 표시줄에서 마우스 오른쪽 클릭 > ‘작업 관리자’ > ‘성능’ 탭에서 조회 가능

노트북의 외장 그래픽은 NVIDIA GeForce GTX 1650로, CUDA 홈페이지의 지원 가능 목록에 추가되어있지는 않으나 사용이 가능하다. NVIDIA 질의응답 페이지에 따르면 2008년 이후 출시된 모든 GPU 버전은 CUDA의 지원을 받는다고 한다. 버전을 확인했다면 그 다음은 본격적으로 준비를 할 차례다. tensorflow-gpu를 설치하기 위해 준비해야 하는 파일은 세 가지이다. 첫 번째는 visual studio, 두 번째가 CUDA, 세 번째가 cuDNN이다.

1. VisualStudio2019 다운로드 및 설치

반드시 CUDA 설치 전에 다운로드하여 설치를 완료해 놓을 것!

VisualStudio는 공식 링크를 통해 다운로드할 수 있으며, 설치 시간이 20분~30분 정도 걸릴 수 있다. 옵션의 설치는 사용자의 편의에 따르며 옵션에 따라 파일의 크기가 달라질 수 있다.

2. CUDA Toolkit 다운로드 및 설치

window 10 운영체제를 사용할 경우 통상적으로 CUDA 10 이상의 버전을 설치하게 된다. 하지만 똑같은 10 이상 버전이라도 컴퓨터에 따라 후에 실행 시 오류가 발생할 수 있으므로 주의한다.

CUDA는 NVIDIA 공식 웹페이지에서 다운로드 할 수 있다.

원래는 CUDA 10.2 버전을 설치하였으나 에러가 발생하여 CUDA 10.1 update2 버전을 설치하였다. CUDA 10.1 update1나 CUDA 10.1를 설치해도 에러는 발생하지 않을 것으로 보이나 업데이트를 거친 버전이 성능 면에서 더 나을 것 같아 설치했다.

3. cuDNN 다운로드 및 설치

CUDA는 파일을 받는 데 로그인이 따로 필요없었지만, cuDNN을 다운받으려면 NVIDIA 회원가입이 필요하다. 페이스북이나 Google 아이디로 가입할 수 있다. 여기서 끝나면 좋은데, 로그인 후 추가 설문 과정을 또(…..) 거쳐야 한다. 생각보다 번거로운 과정을 마치고 나면 아래와 같은 화면이 뜰 것이다.

Archived cuDNN Releases를 클릭하면 8.0.4 이하 버전도 모두 볼 수 있다. 물론 다운로드도 가능하다. cuDNN 버전마다 옆에 호환되는 CUDA 버전을 확인할 수 있으니 참고하면 된다. 원래는 cuDNN 8.0.3 버전을 받아 설치 시도해보았으나 에러가 발생하여 cuDNN 7.6.5 버전을 내려받아 다시 설치를 진행하였다.

4. cuDNN 세팅

cuDNN을 다운로드하면 zip파일 하나가 다운로드된다. 이후의 과정은 다음을 따르면 된다.

cuDNN zip 파일의 압축을 풀어준다.

“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1” 경로를 따라 아래의 화면이 보이도록 한다. 아래 화면은 cuDNN이 설치된 상태이므로 설치되기 전과는 달라 보일 수 있다. 하지만 가장 위에 있는 폴더가 bin이라면 제대로 온 것이다!

압축을 푼 cudnn 파일 안에는 cuda 폴더가 있다. 해당 폴더 안의 모든 파일을 복사하여 위의 위치(“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1”)에 붙여넣는다.

이걸로 cuDNN 설치도 완료되었다. 이제 cmd를 열어 본격적으로 tensorflow-gpu를 설치해보자.

5. 가상환경 생성 및 tensorflow-gpu 설치

# tensorflow-gpu 설치 $ conda install tensorflow-gpu $ pip install tensorflow-gpu # cmd에서 라이브러리와 gpu가 제대로 세팅되었는지 확인 $ python

import tensorflow as tf tf.__version__ # 버전 확인, ‘2.1.0’ from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() tf.test.is_gpu_available() # cmd와 jupyter notebook cell에서 모두 True값이 나와야 함

6. 결과

설치가 완료되었을 때의 cmd 화면은 다음과 같다. 메시지 밑에 name: [GPU 모델명]이 제대로 나오는지 확인해야 한다.

jupyter notebook에서의 GPU 실행 확인 화면은 다음과 같다.

True가 나온다면 마침내 tensorflow-gpu가 제대로 설치된 것이다! 이제 MNIST 예제 등을 사용하여 CPU일 때와 속도를 비교해보자. 한참 빨라진 속도에 놀랄 것이다!

GPU 사용 확인하기 Jupyter Notebook & Python

GPU를 사용하면 빠르죠. 왜냐하면 병렬 연산이 가능하기 때문입니다. 이것이 무슨 말인가 하면 명령을 하나씩 순차적으로 처리하는 CPU와 달리 GPU는 여러 명령을 동시에 처리할 수 있다는 뜻입니다. 그래서 연산량이 많은 딥러닝을 다룰 때는 GPU를 사용하는 것이 좋습니다.

GPU 사용가능 여부 확인

먼저 tensorflow에서 GPU를 사용 가능 여부를 확인해보는 것에 대해 다루도록 하겠습니다. 사용가능 여부를 알기 위해서는 다음 두 줄의 코드를 입력해보면 됩니다.

from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()

만약 다음과 같이 CPU 관련된 내용 뿐만 아니라 GPU에 관한 것이 출력된다면 사용가능한 것입니다.

GPU 사용가능

보시다시피 제 노트북에는 GeForce GTX 1050 그래픽 카드가 설치되어 있습니다.

그런데 이와 달리 CPU에 관한 것만 나온다면 GPU는 사용할 수 없는 상태입니다.

CPU만 사용가능

참고로 GPU를 사용하시려면 컴퓨터에 그래픽 카드가 깔려 있어야 하고, 또 그에 맞는 드라이버와 적절한 버전의 CUDA, cuDNN이 설치되어 있어야합니다.

실제로 얼마나 빠른지 확인

이번에는 GPU를 사용하는 것이 CPU만 사용할 때에 비해 얼마나 빠른지를 비교해보겠습니다. 저는 하나의 CNN 모델을 CPU를 이용해서 훈련시킬 때와 GPU를 이용해서 훈련시킬 때 각각 얼마의 시간이 소요되는지를 체크해봤습니다. 소요된 시간 측정과 관련해서는 링크글을 참고하세요.^^

먼저 CPU만을 이용해서 훈련시킬 때 소요되는 시간을 측정해봤습니다. 아래 캡쳐 화면을 보시면 CPU는 일하고 있지만 GPU는 쉬고 있다는 것을 알 수 있습니다.

CPU는 열일중. GPU는 휴식중.

CPU만 사용했을 때 소요된 시간

약 221분이 소요되었네요. 거의 4시간 가까이 걸린 것이니 꽤 오래 걸렸죠. 네트워크의 구조와 훈련셋의 크기에 따라 이보다 더 걸릴 수도 있습니다.

이번에는 GPU를 이용해서 훈련시켜보겠습니다. 보시다시피 GPU도 CPU와 함께 열일하고 있죠?

GPU도 열일중.

훈련에 소요된 시간은 다음과 같습니다.

GPU 사용했을 때 소요된 시간

약 30분이 소요됬습니다. CPU만 사용했을 때에 비해 1/7 정도의 시간밖에 소요되지 않았습니다. 말도 안되게 빨라졌죠? 이래서 한번 GPU의 맛을 보면 GPU를 쓸 수밖에 없습니다. 우리의 시간은 소중하니까요. ㅎㅎ

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<참고자료>
[1] https://light-tree.tistory.com/25, All about, “CPU와 GPU의 차이”
[2] https://lucycle.tistory.com/237, LuCycle, “텐서플로우 GPU 작동 확인하는 방법”

듀얼 또는 다중 GPU 각각 따로 사용하는 딥러닝 환경만들기

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Dual GPU 사용시 NVLink 등으로 묶거나 상호 교차 계산(multi-tasking) 하지 않고, 두 개의 프로그램을 각각 다른 GPU에서 독립적으로 분업으로 실행시키고자 할 때의 환경을 만드는 방법이다.

1. Anaconda prompt 에서 가상환경 만들기

여기서는 gpu_0와 gpu_1 두 개의 가상환경을 만든다.

아래 그림 처럼 (base) conda create -n gpu_0 실행

Proceed [y]
gpu_1에 대해서도 (base) conda create -n gpu_1 도 실행

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2. 각각 가상환경에서 커널 연결

각 가상환경(gpu_0, gpu_1)에서 아래 명령어 실행

python -m ipykernel install –user –name [가상환경 이름] –display-name “[커널이름]”

만약, 아나콘다 가상 환경에 주피터 노트북 등의 패키지를 설치할 때는 pip 대신 conda 를 사용해야 합니다. 만약 pip 를 사용하면 ~/Anaconda3/ Lib/site-packages 에 패키지가 저장되므로 주의.

3. jupyter notebook 에서 생성된 커널 확인

아래 그림 처럼,Kernal > Change kernel 에서 GPU_0, GPU_1 생성된 것을 확인

커널 삭제 방법

(gpu_0) jupyter kernerlspec uninstall gpu_0

4. 파이썬 프로그램에서 각 커널이 따로 사용할 GPU 번호 지정

각 가상 커널에서 GPU 사용할 GPU 번호를 지정해 준다.

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5. GPU에서 실제 작동 여부 확인

아래 그림과 같이, 현재 GPU 전용 메모리는 둘 다 사용되지 않고 있음.

딥러닝 코드 실행

아래 그림 처럼, 각 GPU가 따로 돌아가는 것을 볼 수 있음.

6. 분업 속도 확인

본 예제에서는 아래 그림처럼 각자 4초 정도 시간이 소요되었다.

주의:

각각의 가상환경으로 설정하지 않거나 설정이 잘 못 된 경우, 계산 도중 예전 데이터를 Disk에 Overwrite 할 것인지 Reload 할 것인지 계속 묻는다. 이는 하나의 가상환경에서 두개의 GPU를 따로 지정해서는 분업이 이루어지지 않는 상태라는 말임.

링크:

딥러닝 TensorFlow-GPU 설정 방법은 아래 링크를 참조

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