[파이썬] xgboost 멀티코어 및 멀티스레드 최적화

07 Sep 2023

xgboost

XGBoost는 그래디언트 부스팅 알고리즘을 구현한 머신 러닝 라이브러리로, 매우 높은 예측 성능과 효율적인 모델 훈련을 제공합니다. 그러나 대용량 데이터셋이나 복잡한 모델에서는 훈련 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 XGBoost는 멀티코어 및 멀티스레드 최적화 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 XGBoost의 멀티코어 및 멀티스레드 최적화에 대해 알아보고, 파이썬에서 이를 활용하는 방법에 대해 소개하겠습니다.

멀티코어 최적화

XGBoost에서 멀티코어 최적화를 활성화하면 여러 개의 CPU 코어를 사용하여 모델 훈련 속도를 향상시킬 수 있습니다. n_jobs 매개변수를 사용하여 사용할 CPU 코어의 개수를 설정할 수 있습니다. 기본값은 1이며, 이는 단일 코어를 사용한다는 것을 의미합니다. n_jobs를 -1로 설정하면 시스템에서 사용 가능한 모든 코어를 활용할 수 있습니다.

import xgboost as xgb

# XGBoost 모델 생성
model = xgb.XGBRegressor(n_jobs=-1)

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train)

위 예제에서는 XGBRegressor를 사용하여 회귀 모델을 생성하고, n_jobs 매개변수를 -1로 설정하여 멀티코어 최적화를 활성화했습니다. 이제 XGBoost는 시스템에서 사용 가능한 모든 CPU 코어를 활용하여 모델을 훈련할 것입니다.

멀티스레드 최적화

싱글스레드 모드에서 XGBoost는 학습, 예측 및 기타 작업을 전체 CPU 강도로 실행합니다. 그러나 멀티스레드 모드에서는 훈련 과정 중에 효율적인 병렬 처리를 수행하여 모델 훈련 시간을 줄일 수 있습니다. 멀티스레드 최적화를 활성화하기 위해서는 nthread 매개변수를 사용하여 사용할 스레드 수를 설정해야 합니다.

import xgboost as xgb

# XGBoost 모델 생성
model = xgb.XGBRegressor(nthread=4)

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train)

위 예제에서는 XGBRegressor를 사용하여 회귀 모델을 생성하고, nthread 매개변수를 4로 설정하여 4개의 스레드를 사용하도록 설정했습니다. 이제 XGBoost는 4개의 스레드를 사용하여 모델을 훈련할 것입니다.

멀티코어 및 멀티스레드 최적화 사용 시 주의사항

멀티코어 및 멀티스레드 최적화를 사용할 경우, 다음과 같은 주의사항이 있습니다.

모든 작업이 병렬화되는 것은 아닙니다. XGBoost는 일부 작업을 순차적으로 실행해야 할 수도 있으며, 이는 병렬화의 이점을 제한할 수 있습니다.
메모리 사용량이 증가할 수 있습니다. 병렬화는 동시에 실행되는 작업의 수를 증가시킵니다. 따라서 메모리 사용량도 증가할 수 있으므로 이를 고려하여 시스템 리소스를 할당해야 합니다.
멀티코어 및 멀티스레드 최적화는 항상 향상된 성능을 보장하는 것은 아닙니다. 데이터의 크기, 모델의 복잡성, 하드웨어 설정 등 여러 요소가 최적화 효과에 영향을 줄 수 있으므로, 실제 성능 향상을 확인하려면 실험과 측정을 통해 확인해야 합니다.

결론

XGBoost는 멀티코어 및 멀티스레드 최적화를 제공하여 모델 훈련 시간을 줄이고 효율적인 예측을 제공합니다. 멀티코어 최적화는 n_jobs 매개변수를 사용하여 활성화하고, 멀티스레드 최적화는 nthread 매개변수를 사용하여 활성화할 수 있습니다. 그러나 이러한 최적화 기능을 사용할 때는 작업의 병렬화와 메모리 사용량 증가 등의 주의사항을 염두에 두어야 합니다.