[파이썬][Numpy] 병렬 처리와 GPU 연산 방법

24 Aug 2023

numpy

병렬 처리와 GPU 연산은 대량의 데이터 또는 계산 집약적인 작업을 효율적으로 처리하는 데 도움을 주는 중요한 기술입니다. 아래에서는 파이썬에서 병렬 처리와 GPU 연산을 수행하는 방법에 대해 설명합니다.

1. 병렬 처리 (Parallel Processing):

병렬 처리는 여러 CPU 코어 또는 프로세서를 사용하여 작업을 동시에 처리하는 기술입니다. 파이썬에서 병렬 처리를 구현하려면 다음 라이브러리와 기술을 고려할 수 있습니다.

Multiprocessing 라이브러리: Python의 multiprocessing 라이브러리를 사용하여 다중 프로세스를 생성하고 병렬 작업을 수행할 수 있습니다.

import multiprocessing

def worker_function(data):
    # 병렬로 처리할 작업 수행
    pass

if __name__ == '__main__':
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)  # CPU 코어 수에 맞게 프로세스 개수 설정
    results = pool.map(worker_function, data)
    pool.close()
    pool.join()

concurrent.futures 라이브러리: concurrent.futures 라이브러리를 사용하여 병렬 작업을 실행하고 결과를 수집할 수 있습니다.

import concurrent.futures

def worker_function(data):
    # 병렬로 처리할 작업 수행
    pass

data = [1, 2, 3, 4, 5]
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = list(executor.map(worker_function, data))

2. GPU 연산:

GPU 연산은 계산 집약적인 작업을 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 가속화하는 기술입니다. 파이썬에서 GPU 연산을 수행하려면 다음 라이브러리와 프레임워크를 고려할 수 있습니다.

CUDA 및 cuDNN: NVIDIA GPU를 사용하는 경우, CUDA 및 cuDNN 라이브러리를 설치하고 NVIDIA GPU를 활용한 연산을 수행할 수 있습니다.
PyTorch: PyTorch는 딥 러닝 및 과학 계산 작업을 위한 라이브러리로, GPU 연산을 지원하며, CUDA를 통해 GPU를 활용할 수 있습니다.

import torch

# CPU에서 실행
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# CUDA 지원 GPU에서 실행
if torch.cuda.is_available():
    x = x.to('cuda')

TensorFlow: TensorFlow는 딥 러닝 및 기계 학습 라이브러리로, GPU 연산을 지원하며, GPU를 사용하여 모델을 훈련하고 추론할 수 있습니다.

import tensorflow as tf

# GPU 사용 설정
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

GPU를 사용하면 대용량 데이터나 복잡한 모델을 더 빠르게 처리할 수 있으며, 딥 러닝 및 과학 계산 작업에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. GPU를 활용하려면 해당 라이브러리 및 프레임워크를 설치하고 설정해야 합니다.