주피터 노트북 gpu 사용 설정
사물 인터넷 (IoT), 빅 데이터, 인공 지능 (AI) 등 다양한 분야에서 데이터 처리는 엄청난 양으로 진행됩니다. 이러한 급성장 하는 데이터 처리를 위해 하드웨어 성능이 중요해졌습니다. 그리고 GPU (그래픽 처리 장치)는 이를 위한 가장 인기 있는 하드웨어입니다. GPU는 고도의 병렬 처리를 수행하며, AI, 그래픽, 이미지 처리 등의 작업에 최적화된 프로세서입니다.
데이터 수집 및 처리에 Google Colaboratory, Kaggle, Amazon EC2 등의 클라우드 컴퓨팅 서비스가 많이 사용됩니다. 이러한 클라우드 서비스에서는 GPU 사용을 위한 선택적 지원을 제공합니다. 하지만, 소스 코드 작성과 디버깅은 로컬 컴퓨터에서 이루어지며, GPU가 없는 일반적인 데스크톱 또는 노트북에서 작업을 진행할 때, GPU를 사용할 수 있으면 엄청난 성능 상승을 얻을 수 있습니다. 이런 경우에는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 사용합니다. 주피터 노트북은 로컬 컴퓨터에서 코드를 작성하고, 실행 결과를 확인할 수 있는 웹 기반의 인터랙티브한 실행 환경입니다.
이 글에서는 주피터 노트북에서 GPU를 사용하기 위해서 필요한 설정 및 사용 방법을 설명합니다.
1. GPU 사용 환경 설정
우선, GPU를 사용하기 위해서는 TensorFlow나 PyTorch gibi GPU 지원 프레임워크와 GPU 지원 드라이버, CUDA 및 CuDNN 등을 설치해야합니다. GPU 지원 드라이버는 GPU 브랜드 (Nvidia, AMD 등) 및 운영 체제에 따라 달라지므로, 해당되는 드라이버를 운영 체제 공식 홈페이지에서 내려받을 수 있습니다. 또한 TensorFlow나 PyTorch 등의 프레임워크도 공식 홈페이지에서 내려받을 수 있습니다.
2. TensorFlow 또는 PyTorch 설치
설치 후, GPU가 정상적으로 작동하는지 테스트해보는 것이 좋습니다. TensorFlow 또는 PyTorch로 단순한 예제를 실행해서 테스트할 수 있습니다.
3. 다른 주피터 노트북 커널 사용
GPU를 사용하기 위해서는 TensorFlow나 PyTorch 등의 프레임워크 필요한 라이브러리들을 설치해야 합니다. 로컬 환경에 Python을 설치하면, 이를 이용해서 필요한 라이브러리들을 설치할 수 있습니다. 그러나 다른 가상 환경(Virtual Environment)을 만들면 다른 프로젝트들에 영향을 주지 않고 필요한 라이브러리들을 설치할 수 있습니다.
4. 가상환경 만들기
터미널에서 다음과 같은 명령어를 실행하여 가상 환경을 만들어줍니다.
“`
$ conda create -n myenv python=3.6
“`
“-n”은 새 가상 환경의 이름을 지정하고, “python=3.6″은 Python 3.6을 사용하도록 지정합니다.
5. 가상환경 활성화
기본적으로 이전 설정된 환경에서는 필요한 라이브러리들이 설치되어있지 않습니다. 가상환경을 활성화시키면 해당 버전의 Python 인터프리터를 사용하여 설정한 라이브러리 및 의존성을 모두 사용할 수 있습니다. 가상 환경을 활성화시키는 명령은 운영 체제에 따라 다르지만, 일반적으로 다음과 같습니다.
“`
$ source activate myenv # for Linux or macOS
or
$ activate myenv # for Windows
“`
6. TensorFlow 및 GPU 지원 라이브러리 설치
가상 환경이 활성화되면 TensorFlow 및 필요한 GPU 지원 라이브러리를 설치합니다. TensorFlow의 경우 다음과 같은 명령어로 설치할 수 있습니다.
“`
$ conda install tensorflow-gpu
“`
설치가 완료되면, 가상 환경에서 새로운 주피터 노트북을 실행합니다.
7. TensorFlow 및 PyTorch full 코드 작성
다음은 TensorFlow와 PyTorch를 사용하는 예제 코드입니다.
8. TensorFlow full 코드
“`
# Import the needed libraries
import tensorflow as tf
import time
# Get the device name and check if it’s GPU
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != ‘/device:GPU:0’:
raise SystemError(‘GPU device not found’)
…
# The rest of the codes should place on the GPU
…
“`
위 코드에서 TensorFlow를 이용하여 GPU를 사용하기 위한 설정을 하고, 해당 디바이스가 GPU인지 확인합니다. 그리고 이어지는 코드는 모두 GPU에서 실행됩니다.
9. PyTorch full 코드
“`
# Import the necessary libraries
import time
import torch
# Check if the GPU is available
device = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)
# Move the tensors to the GPU
tensors = [torch.randn(1000, 1000, device=device) for i in range(10)]
# Perform the computation on the GPU
start_time = time.time()
for _ in range(100):
tensors = [tensor @ tensor for tensor in tensors]
_ = tensors[0].sum().item()
print(“PyTorch computation time (on GPU):”, time.time() – start_time)
“`
위 코드에서 PyTorch를 이용하여 GPU를 사용하기 위한 설정을 하고, 해당 디바이스가 GPU인지 확인합니다. 그리고 이어지는 코드는 모두 GPU에서 실행됩니다.
FAQ
– Q1. 어떤 GPU를 사용해야 하나요?
NVIDIA GPU를 사용하는 것이 가장 일반적입니다. 가장 많은 개발자가 NVIDIA GPU를 사용합니다.
– Q2. CPU를 사용할 경우와 GPU를 사용할 경우 성능 차이는 어떻게 됩니까?
GPU를 사용하면 CPU 대비 최대 100배 정도 더 빠르게 처리할 수 있습니다.
– Q3. 같은 모델도 GPU를 사용할 때와 CPU를 사용할 때 성능 차이가 있는 이유는 무엇인가요?
GPU는 수백 개의 코어로 구성되어 있어 병렬 처리를 수행할 수 있지만, CPU는 수십 개의 코어로 구성되어 있습니다. 따라서, 병렬 처리가 필요한 작업에 대해서는 GPU가 CPU 대비 더 빠르게 처리합니다.
– Q4. GPU 사용 방법이 macOS에서는 Linux나 Windows에서와 어떻게 다르게 되나요?
macOS에서는 NVIDIA GPU가 아닌 AMD GPU가 포함되어 있기 때문에, 그룹 병렬 처리(GPU)를 사용하는 경우에는 많은 제약이 있습니다. 때문에 macOS 사용자는 특별하게 살펴볼 문제가 있습니다.
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윈도우10에서 Tensorflow GPU 간단 설치
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주피터 노트북 GPU 사용 확인
따라서, 이번 글에서는 주피터 노트북에서 GPU를 사용하는 방법과 GPU 사용 확인 방법에 대해 알아보려 한다.
1. NVIDIA GPU 환경 설정
먼저, 주피터 노트북에서 NVIDIA GPU를 사용하려면 NVIDIA 드라이버와 CUDA 툴킷을 설치해야 한다. 이를 위해 먼저 NVIDIA 홈페이지에서 자신의 그래픽 카드에 맞는 드라이버를 다운로드 받는다.
다음으로, CUDA 툴킷을 설치한다. CUDA는 NVIDIA 그래픽 카드를 이용한 병렬 처리를 가능케하는 프로그래밍 모델이다. CUDA 툴킷을 설치하면 GPU를 사용할 때 필요한 라이브러리와 개발 도구가 함께 설치된다.
2. GPU 사용 가능 여부 확인
주피터 노트북에서 GPU 사용 여부를 확인하기 위해서는 다음과 같이 코드를 작성한다.
“`python
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)
“`
실행하면, 설치된 그래픽 카드의 정보가 출력된다.
“`
PhysicalDevice(name=’/physical_device:GPU:0′, device_type=’GPU’)
“`
출력 결과에서 ‘device_type=’GPU’’가 나타나면 GPU가 정상적으로 인식된 것이다.
3. GPU를 이용한 딥러닝 모델 학습
GPU가 잘 인식되었다면, 이제 이를 이용하여 딥러닝 모델 학습을 가속화할 수 있다. 예를 들어, TensorFlow를 이용하여 간단한 딥러닝 모델을 학습하는 코드는 다음과 같다.
“`python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(28, 28, 1)),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])
with tf.device(‘/GPU:0’):
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.2)
“`
위 코드에서 ‘with tf.device(‘/GPU:0’):’ 부분은 해당 코드 블록에서 GPU를 사용하도록 지정한 것이다. 따라서, ‘model.fit’ 함수가 실행될 때 GPU가 사용된다.
FAQ
1. GPU가 정상적으로 동작하지 않을 때는 어떻게 해야 하나요?
– 먼저, NVIDIA 드라이버와 CUDA 툴킷이 정상적으로 설치되었는지 확인해보세요. 설치가 올바르게 이루어졌다면, ‘tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)’ 코드를 실행했을 때 그래픽 카드의 정보가 출력됩니다. 만약 출력 결과로 ‘[]’(빈 리스트)가 나타나면 GPU가 인식되지 않았다는 의미입니다.
– 그래픽 카드를 최신 버전으로 업데이트해보세요.
– 컴퓨터의 전원을 껐다가 다시 켜보세요. 이 때, 시스템이 재부팅되면서 그래픽 카드가 다시 인식될 수 있습니다.
2. GPU를 사용하면 항상 빠른 속도가 보장되나요?
– GPU를 사용하지 않는 경우보다 속도가 무조건 빠르다는 보장은 없습니다. 따라서, 개발자가 딥러닝 모델 학습에 사용하는 데이터의 크기 등에 따라 GPU를 사용하는 것이 항상 효과적인 것은 아닐 수 있습니다. 반면, 딥러닝 모델 학습에 GPU를 사용하지 않는다면, 학습 속도가 매우 느려질 수 있습니다.
– 또한, GPU의 성능에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 최신의 고성능 그래픽 카드가 있다고 해서 무조건 빠르다는 보장은 없습니다. 따라서, GPU를 사용해서 학습 속도를 높이려는 경우에는 그래픽 카드의 성능을 살펴보고 최적의 성능을 발휘할 수 있는 하드웨어를 선택해야 합니다.
jupyter notebook gpu 사용하기
1. CUDA 설치
CUDA는 GPU를 사용하는 소프트웨어를 설치하는 데 필요한 프레임워크입니다. 다운로드 및 설치는 NVIDIA 웹 사이트에서 제공합니다. 설치 후 우리는 NVIDIA GPU를 사용하는 코드를 더욱 빠르게 실행할 수 있습니다.
2. CuDNN 설치
CuDNN은 NVIDIA GPU에서 딥 뉴럴 네트워크를 더욱 빠르게 실행할 수 있게하는 라이브러리입니다. 높은 수준의 병렬성을 제공하며, CUDA에 설치할 수 있는 라이브러리입니다. 이것은 Jupyter Notebook에서 GPU를 사용하는 데 필요합니다.
3. 모듈 설치
이제 우리는 모듈을 설치해야 합니다. TensorFlow와 PyTorch와 같은 모듈은 GPU를 사용하여 더 빠른 딥러닝을 구현할 수 있도록 해줍니다. 다음과 같은 명령어를 사용하여 모듈을 설치할 수 있습니다.
pip install tensorflow-gpu
pip install pytorch
4. 코드 실행
이제 GPU를 사용하여 Jupyter Notebook에서 딥 러닝 코드를 실행할 수 있습니다. 코드를 실행하기 전에 TensorFlow와 PyTorch와 같은 라이브러리를 임포트해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 명령을 사용합니다.
import tensorflow as tf
import torch
FAQ 섹션
1. 제 컴퓨터는 NVIDIA GPU를 사용하지 않습니다. 그래도 Jupyter Notebook에서 GPU를 사용할 수 있나요?
아니요, NVIDIA GPU가 필요합니다. 따라서, 없는 경우에는 GPU를 못 씁니다.
2. CUDA 및 CuDNN을 설치하는 것은 어렵나요?
아니요, NVIDIA 웹 사이트에서 다운로드 및 설치 지침을 확인할 수 있습니다.
3. TensorFlow 및 PyTorch는 다른 모듈과 어떻게 다릅니까?
이 모듈은 딥 러닝 프레임 워크로 GPU를 사용하여 더 빠른 딥 러닝을 구현할 수 있도록 해줍니다.
4. Jupyter Notebook에서 GPU를 사용하는 것은 어떤 이점이 있습니까?
Jupyter Notebook에서 GPU를 사용하면 딥 러닝 모델 학습 속도가 빨라집니다. 그리고 모델의 성능을 높이는 데 도움을 줍니다.
여기에서 주피터 노트북 gpu 사용 설정와 관련된 추가 정보를 볼 수 있습니다.
- [jupyter notebook]tensorflow-gpu 사용 설정하기 – 전봇대파괴자
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- CUDA 프로그램 설치 및 환경설정 – z2soo’s Blog – 티스토리
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- tensorflow, CUDA, gpu 세팅하기 – 혼자서 코딩하기 – 티스토리
- Window에서 초기 GPU 이용하기 (CUDA,Anaconda) – 모두야
- [환경 설정] 텐서플로우(Tensorflow) 2.x GPU 설정 및 사용하는 …
- 2. gpu 사용하는 가상환경 구성 – Idealim Dev Blog – 티스토리
더보기: https://c1.cheerthaipower.com/category/kr
따라서 주피터 노트북 gpu 사용 설정 주제에 대한 기사 읽기를 마쳤습니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 다른 사람들과 공유하십시오. 매우 감사합니다.