파이썬을 사용해 머신 러닝 모델을 학습시킬 때 GPU를 활용하면 계산 속도를 향상시킬 수 있습니다. 주피터 노트북에서 GPU를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

Google Colab을 활용한 GPU 사용

Google Colab은 무료로 GPU를 제공해주는 서비스로, 주피터 노트북을 온라인 상에서 실행할 수 있습니다. 다음은 Google Colab을 통해 GPU를 활용하는 예시 코드입니다:

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version: ", tf.__version__)

if tf.test.gpu_device_name():
    print('GPU 장치가 사용 가능합니다')
else:
    print('GPU를 찾을 수 없습니다')

CUDA와 cuDNN 설치하기

로컬 환경에서 주피터 노트북을 사용할 때, NVIDIA GPU를 활용하려면 CUDA 및 cuDNN을 설치해야 합니다. CUDA와 cuDNN은 NVIDIA의 GPU를 활용하여 딥러닝 모델을 가속화하는 도구입니다.

TensorFlow 라이브러리를 활용한 GPU 사용

TensorFlow는 GPU 가속을 지원하는 라이브러리입니다. 다음은 TensorFlow를 활용하여 GPU를 사용하는 예시 코드입니다:

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

결론

주피터 노트북을 활용하여 GPU를 사용하는 방법을 살펴보았습니다. Google Colab을 활용하거나 로컬에서 CUDA 및 cuDNN을 설치하고 TensorFlow를 활용하여 GPU를 사용할 수 있습니다.