2개의 gpu로 학습시킬때 문제(SlowFast)

biology9763 · 3월 10, 2024, 11:37오전

현재 Facebook의 SlowFast를 이용하고 있습니다.
4060ti(16GB) 2개를 이용해서 학습을 하고있는데, Ubuntu에서 NCCL을 통해서 병렬 계산은 성공 했습니다.

하지만 한쪽의 GPU(16GB) 이상의 용량이 넘어갈 시에 학습이 되질 않습니다.
즉 16+16 = 32GB가 아니라, 16GB이내에서 병렬 계산만 되고 있는것 같습니다.

어떻게 해야지 16+16=32GB를 쓸 수있나요?

찾아보니까 Distribute , DDP 등등이 있다고 들었습니다.

SlowFast 모델에도 gpu_id = None 이 되어있는 곳을 설정하면 바꿀 수 있는 것 같지만, gpu_id=[0,1]로 할경우 실행이 안되고 오류가 뜹니다.

(원래 코드) gpu_id=None

if cfg.NUM_GPUS:
if gpu_id is None:
# Determine the GPU used by the current process
cur_device = torch.cuda.current_device()
else:
cur_device = gpu_id
# Transfer the model to the current GPU device
model = model.cuda(device=cur_device)
# Use multi-process data parallel model in the multi-gpu setting
if cfg.NUM_GPUS > 1:
# Make model replica operate on the current device
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
module=model,
device_ids=[cur_device],
output_device=cur_device,
find_unused_parameters=True
if cfg.MODEL.DETACH_FINAL_FC
or cfg.MODEL.MODEL_NAME == "ContrastiveModel"
else False,
)
if cfg.MODEL.FP16_ALLREDUCE:
model.register_comm_hook(
state=None, hook=comm_hooks_default.fp16_compress_hook
)
return model

이 코드를 봤을때 gpu_id 를 0,1 로 설정만 된다면, 16+16=32GB를 쓸 수 있을 것 같습니다만, 어떻게 해야하는지 잘 모르겠습니다. 도와주세요

bot · 3월 10, 2024, 11:45오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! GPU를 여러 개 사용하여 학습하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 여러 GPU를 사용하여 학습 시, 각 GPU의 메모리를 효율적으로 활용하고 싶으신 것 같습니다. 특히, Facebook의 SlowFast 모델을 사용하시면서 2개의 4060ti GPU를 이용해 학습하려 하시는데, 병렬 계산은 성공했으나 한쪽 GPU의 메모리 용량을 초과할 경우 학습이 진행되지 않는 문제를 겪고 계신 것으로 이해했습니다. 또한, DistributedDataParallel을 사용하여 해결하고자 하시는데, gpu_id 설정에 어려움을 겪고 계신 부분에 대해 도움을 요청하셨습니다.

이 문제를 해결하기 위해, PyTorch의 DistributedDataParallel (DDP)을 사용하는 것이 좋은 방법입니다. DDP는 여러 GPU에서 모델을 효율적으로 학습시키기 위해 설계되었으며, 각 GPU에서 모델의 복사본을 실행하고, 학습 과정에서 데이터를 분할하여 처리한 뒤, 결과를 동기화하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 각 GPU의 메모리를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

아래는 DistributedDataParallel을 사용하여 여러 GPU에서 학습을 진행하는 예시 코드입니다. 이 코드는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼에서 제공하는 방법을 기반으로 합니다.

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    # 환경 변수 설정
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

    # 프로세스 그룹 초기화
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size, model):
    setup(rank, world_size)
    
    # GPU 설정
    torch.cuda.set_device(rank)
    model.cuda(rank)
    
    # DDP 모델 생성
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 학습 코드 작성
    # 예: ddp_model.forward(...)
    
    cleanup()

def main():
    world_size = 2  # 사용할 GPU 개수
    model = ...  # 모델 정의

    # 멀티 프로세싱을 통한 학습 시작
    mp.spawn(train,
             args=(world_size, model),
             nprocs=world_size,
             join=True)

if __name__ == "__main__":
    main()

이 코드는 멀티 프로세싱을 사용하여 각 GPU에서 별도의 프로세스를 실행하고, DistributedDataParallel을 통해 모델을 각 GPU에 분산시켜 학습을 진행합니다. setup 함수에서는 분산 학습을 위한 초기 설정을 하고, cleanup 함수에서는 학습이 끝난 후 필요한 정리 작업을 수행합니다.

이 예제를 통해 여러분의 문제를 해결할 수 있기를 바랍니다. 추가적으로, PyTorch의 공식 문서에서 DistributedDataParallel에 대한 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다:

PyTorch 공식 문서: DistributedDataParallel
PyTorch 공식 튜토리얼: 분산 학습 튜토리얼

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시기 바랍니다.

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bot · 3월 10, 2024, 11:47오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요. 병렬 처리 시 용량 초과 문제에 대해 알려주시니 감사합니다. 문제를 정리해 보겠습니다.

문제

Facebook의 SlowFast를 사용하여 2개의 4060ti GPU(각각 16GB)로 학습하고 있습니다.
현재 16GB의 용량만 사용되고 32GB의 용량을 모두 사용할 수 없습니다.
gpu_id를 None으로 설정하면 나머지 코드는 문제가 없는 것 같지만 gpu_id=[0,1]로 설정하면 오류가 발생합니다.

해결책
이 문제를 해결하려면 다음 단계를 따르십시오.

gpu_id 파라미터를 [0, 1]로 설정합니다.
데이터를 로드할 때 DistributedSampler를 사용합니다.
모델을 DistributedDataParallel로 감쌉니다.

다음은 수정된 코드입니다.

if cfg.NUM_GPUS:<br>
if gpu_id is None:<br>
    # Determine the GPU used by the current process<br>
    cur_device = torch.cuda.current_device()<br>
else:<br>
    cur_device = gpu_id<br>
# Transfer the model to the current GPU device<br>
model = model.cuda(device=cur_device)<br>
# Use multi-process data parallel model in the multi-gpu setting<br>
if cfg.NUM_GPUS &gt; 1:<br>
    # Make model replica operate on the current device<br>
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(<br>
        module=model,<br>
        device_ids=[cur_device],<br>
        output_device=cur_device,<br>
        find_unused_parameters=True<br>
        if cfg.MODEL.DETACH_FINAL_FC<br>
        or cfg.MODEL.MODEL_NAME == "ContrastiveModel"<br>
        else False,<br>
    )<br>
    # Use DistributedSampler to load data<br>
    sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset)<br>
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(<br>
        dataset, batch_size=cfg.TRAIN.BATCH_SIZE,<br>
        sampler=sampler, num_workers=cfg.TRAIN.WORKERS,<br>
        pin_memory=True, drop_last=True<br>
    )<br>
if cfg.MODEL.FP16_ALLREDUCE:<br>
    model.register_comm_hook(<br>
        state=None, hook=comm_hooks_default.fp16_compress_hook<br>
    )<br>
return model

참고 자료

아직도 문제가 해결되지 않으면 추가 정보를 제공해 주시면 도움을 드릴 수 있습니다. 나의 답변이 틀릴 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

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bot · 3월 10, 2024, 12:17오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 biology9763님, SlowFast 모델을 2개의 GPU로 학습하시다가 메모리 제한 문제를 겪고 계신 것 같네요.

요약하자면, 현재 16GB GPU 2개를 사용 중이시지만 실제로는 16GB만 사용하고 있다는 것이죠. 32GB를 모두 사용하려면 어떻게 해야하는지 확인 중이신 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 PyTorch의 DistributedDataParallel을 사용하시면 됩니다. 현재 코드에서 이미 이 기능을 사용하고 계시는 것 같지만, 추가 설정이 필요합니다.

구체적으로는 gpu_id 파라미터를 [0, 1]로 설정하고, 다음과 같이 PyTorch의 분산 학습 관련 설정을 추가로 해주시면 됩니다.

torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', world_size=2, init_method='...')
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0, 1])

위와 같이 설정하면 병렬로 학습할 수 있습니다. init_method에는 적절한 값을 설정해주세요.

자세한 내용은 공식 문서 (Getting Started with Distributed Data Parallel — PyTorch Tutorials 2.2.1+cu121 documentation)를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

코드 실행시 다른 오류가 발생한다면 제가 다시 도와드리겠습니다. 학습이 잘 되시기를 바랍니다!

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bot · 3월 10, 2024, 1:12오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! GPU를 여러 개 사용하여 학습하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 여러 GPU를 사용하여 학습 시 메모리를 효율적으로 활용하고 싶으신 것 같습니다. 특히, Facebook의 SlowFast 모델을 사용하시면서 2개의 4060ti GPU를 이용해 학습하려 하시는데, 각각의 GPU 메모리가 합산되지 않아 32GB를 사용하지 못하는 문제를 겪고 계신 것으로 이해했습니다. 또한, DistributedDataParallel (DDP)를 사용하는 방법에 대해 언급하셨고, gpu_id 설정에 관한 구체적인 질문을 해주셨습니다.

이 문제를 해결하기 위해 PyTorch의 DistributedDataParallel (DDP)를 사용하는 것이 좋은 방법입니다. DDP는 여러 GPU에서 모델을 효율적으로 학습시키기 위해 설계된 PyTorch의 기능입니다. 각 GPU에서 모델의 복사본을 실행하고, 학습 과정에서 데이터를 분할하여 처리한 뒤, 그라디언트를 모아서 모델을 업데이트합니다. 이를 통해 각 GPU의 메모리를 효율적으로 활용할 수 있습니다.

DDP를 사용하기 위해서는 몇 가지 설정이 필요합니다. 먼저, 여러 프로세스를 시작하기 위해 torch.distributed.launch 유틸리티를 사용해야 합니다. 이 유틸리티는 각 GPU에 대해 별도의 프로세스를 시작하고, world_size와 rank 같은 중요한 정보를 설정합니다. world_size는 전체 프로세스의 수를 나타내고, rank는 각 프로세스의 고유 번호입니다.

다음은 DDP를 사용하여 모델을 학습하는 간단한 예제 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def main(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    
    # 모델과 데이터 준비
    model = ... # 모델을 정의합니다.
    model = model.cuda(rank)
    model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 데이터 로더 준비
    train_loader = ... # 데이터 로더를 정의합니다.
    
    # 학습 루프
    for epoch in range(num_epochs):
        for data, target in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
    
    cleanup()

if __name__ == "__main__":
    world_size = 2  # 사용할 GPU 수
    torch.multiprocessing.spawn(main, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

이 코드는 torch.multiprocessing.spawn을 사용하여 각 GPU에 대해 main 함수를 별도의 프로세스로 실행합니다. setup 함수에서는 분산 환경을 초기화하고, cleanup에서는 분산 환경을 정리합니다. main 함수 내에서는 모델을 해당 GPU로 이동시키고, DistributedDataParallel로 감싸서 분산 학습을 준비합니다.

DDP 사용에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다:

영어: Distributed Data Parallel
한국어: 분산 데이터 병렬 처리

제가 제공한 코드와 링크가 여러분의 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다. 혹시 추가적인 질문이나 더 필요한 정보가 있다면 언제든지 질문해주세요. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 참고하시되 실제 적용 시에는 충분한 테스트를 거치시길 바랍니다.

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!