[파이썬] TensorFlow에서 GPU 가속

06 Sep 2023

statsmodels

TensorFlow는 딥러닝 및 기계 학습 작업을 수행하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 CPU에서 실행될 수 있지만, GPU를 활용하여 작업을 가속화 할 수도 있습니다. GPU 가속은 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 처리할 때 특히 더욱 중요합니다.

이번 블로그 글에서는 TensorFlow에서 GPU를 활용하여 가속화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

GPU 가속 가능한 환경 설정

TensorFlow에서 GPU를 사용하기 위해서는 몇 가지 사전 요구 사항을 충족해야 합니다.

NVIDIA 그래픽 카드와 해당 드라이버가 설치되어 있어야 합니다.
CUDA 툴킷이 설치되어 있어야 합니다. CUDA는 GPU 가속을 위해 필요한 소프트웨어 플랫폼입니다.
cuDNN 개발 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다. 이는 딥러닝 모델의 학습 및 실행 속도를 향상시키기 위해 사용됩니다.

이러한 요구 사항을 충족한 뒤, TensorFlow는 자동으로 GPU를 인식하고 사용할 준비가 됩니다.

딥러닝 모델에서 GPU 사용

TensorFlow에서 GPU를 활용하기 위해서는 모델을 GPU 메모리로 이동시키는 작업이 필요합니다. 기본적으로 TensorFlow는 GPU를 사용하지 않고 모델을 CPU 메모리에 할당합니다. 따라서, 다음과 같은 코드로 모델을 GPU 메모리로 이동시킬 수 있습니다:

import tensorflow as tf

# GPU 사용 설정
tf.config.experimental.set_visible_devices(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')[0], 'GPU')

# 딥러닝 모델 정의
model = ...

# model을 GPU로 이동
model = model.to('GPU')

GPU 가속 확인

GPU가 제대로 활성화되었는지 확인하기 위해 TensorFlow 코드에서 tf.test.is_gpu_available() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 현재 시스템에서 GPU를 사용할 수 있는지 여부를 반환합니다. 다음은 이 함수를 사용한 예시 코드입니다:

import tensorflow as tf

if tf.test.is_gpu_available():
    print("GPU 사용 가능")
else:
    print("GPU 사용 불가능")

TensorFlow의 다른 GPU 관련 기능

TensorFlow는 GPU를 활용하여 가속화하는 몇 가지 추가적인 기능을 제공합니다. 예를 들어, tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') 함수를 사용하여 현재 시스템에 연결된 GPU 디바이스 목록을 확인할 수 있습니다. 또한, tf.config.experimental.set_memory_growth() 함수를 사용하여 GPU 메모리 사용량을 동적으로 관리할 수 있습니다.

결론

TensorFlow에서 GPU를 활용하여 딥러닝 및 기계 학습 작업을 가속화할 수 있습니다. 이를 위해서는 NVIDIA 그래픽 카드와 해당 드라이버, CUDA 툴킷, cuDNN 개발 라이브러리가 필요합니다. GPU를 활성화한 뒤 모델을 GPU 메모리로 이동시키면, TensorFlow는 자동으로 GPU를 활용하여 작업을 가속화합니다. 다양한 GPU 관련 기능을 활용하여 TensorFlow의 성능을 최적화할 수 있습니다.