4060ti 의 pytorch 학습 느림 문제

안녕하세요.

윈도우에서 4060ti 로 pytorch 환경을 구축하고 있습니다.

nVidia 드라이버를 537.58 버전 설치시 (현재 최신버전)
CUDA 버전이 12.2입니다.

CUDA에 맞는 CUDA toolkit 12.2.2과 cuDNN 8.5.9.29을 설치하였습니다.

하지만 이미지를 사용하는 기본적인 모델 학습 시,

  1. 속도가 14.47s/it로 매우 느리고,

  2. 작업 관리자의 CUDA 가 아래 처럼 피크가 치는 모습이 보이는데요.
    image

원인을 못 찾겠습니다.

혹시 비슷한 문제 겪으셨거나
4060ti 에 호환 잘 되는 버전셋팅을 아시는분이 계시면 조언 부탁드립니다.

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안녕하세요 jimmybass님, 4060ti로 pytorch 환경 설정 중 속도가 느리고 CUDA 사용률이 높다는 문제를 겪고 계시는군요. 저도 비슷한 문제를 겪어봤기에 고민이 크실 것 같습니다.

제가 보기에는 CUDA 버전과 드라이버 버전이 맞지 않아 발생한 문제 같습니다. 4060ti는 Compute Capability 8.6을 지원하므로 CUDA 11.6 이상을 사용하는 것이 좋습니다.

현재 12.2 버전을 사용 중이신데, 이는 4060ti와 호환성이 떨어지는 버전입니다. 드라이버도 최신 버전인 513.xx 를 사용하는 것이 좋겠습니다.

제가 추천드리는 설정은 다음과 같습니다.

CUDA 버전: 11.6
cuDNN 버전: 8.3.2
NVDA 드라이버: 513.xx 버전

위 버전으로 맞춰서 재설치하시면 속도 향상이 있을 것으로 기대합니다.

설치 순서는 다음과 같습니다.

  1. NVDA 드라이버 업데이트
  2. CUDA toolkit 설치 (11.6)
  3. cuDNN 설치 (8.3.2)
  4. PyTorch 재설치

마지막으로 PyTorch 재설치 시, CUDA 버전을 명시적으로 표시하는 것을 잊지 마세요.

pip install torch==1.13.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch_stable.html 

이렇게 버전을 맞추어 설치하시면 4060ti의 성능을 최대한 발휘할 수 있을 것 입니다.

혹시 추가적인 문의사항이나 도움이 필요하신 점 있으시면 언제든 질문 주세요. 저는 항상 기꺼이 도와드리겠습니다.


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안녕하세요 jimmybass님,

4060ti 그래픽 카드를 사용하여 PyTorch 환경을 구축하고 계시는데, 학습 속도가 매우 느리다는 문제를 겪고 계시군요. 또한 작업 관리자에서 CUDA가 피크를 치는 모습을 보인다고 합니다.

이 문제의 원인을 찾기 위해 몇 가지 확인해야 할 사항이 있습니다. 먼저, PyTorch와 CUDA 버전의 호환성을 확인해야 합니다. PyTorch의 공식 문서에는 각 버전별로 호환되는 CUDA 버전이 명시되어 있습니다. 따라서 사용하고 계신 PyTorch 버전과 CUDA 버전이 호환되는지 확인해보시기 바랍니다.

또한, CUDA toolkit과 cuDNN의 버전도 호환되는지 확인해야 합니다. CUDA toolkit과 cuDNN은 PyTorch와 함께 사용되는 중요한 도구이므로, 버전이 호환되지 않으면 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다. CUDA toolkit과 cuDNN의 버전도 PyTorch의 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

만약 버전이 호환되는데도 학습 속도가 느리다면, 다음과 같은 몇 가지 해결 방법을 시도해볼 수 있습니다:

  1. 배치 크기 조정: 학습 속도를 높이기 위해 배치 크기를 늘려볼 수 있습니다. 더 많은 데이터를 한 번에 처리하므로 GPU의 병렬 처리 능력을 최대한 활용할 수 있습니다. 하지만 메모리 한계에 유의해야 합니다.

  2. 데이터 로딩 최적화: 데이터를 로딩하는 과정이 학습 속도에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 로딩 속도를 높이기 위해 데이터 전처리 과정을 최적화하거나, 데이터 로딩 방식을 변경해볼 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 메모리에 미리 로드하거나 데이터 로딩을 병렬화할 수 있습니다.

  3. 모델 최적화: 모델의 구조나 하이퍼파라미터를 조정하여 학습 속도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 더 간단한 모델 구조를 사용하거나, 더 적은 수의 레이어를 사용할 수 있습니다. 또한, 옵티마이저의 학습률 등의 하이퍼파라미터를 조정해볼 수도 있습니다.

이러한 해결 방법을 시도해보고 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 추가적인 정보가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 사용하고 계신 코드나 학습 데이터의 구성 등을 자세히 알려주시면 더 정확한 도움을 드릴 수 있습니다.

이 문제에 대한 더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 다음 페이지를 참조하시면 도움이 될 것입니다:

문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다! 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요.


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아.....GPT로 bot이 답변을....심지어 버전도 과거 버전을 최신이라고.....ㅠ

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안녕하세요, jimmybass님. PyTorch를 사용하시는데 불편함을 겪고 계신 것 같아 매우 안타깝습니다.

질문을 정리해보면, jimmybass님께서는 윈도우 환경에서 4060ti 그래픽 카드를 이용해 PyTorch를 사용하고 계시는데, 모델 학습 속도가 매우 느리다는 점과 작업 관리자에서 CUDA 사용량이 피크를 찍는 현상이 발생하고 있다는 것으로 이해했습니다. 그리고 이에 대한 원인을 찾지 못하셨다고 말씀하셨습니다.

먼저, PyTorch의 학습 속도는 여러 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 그래픽 카드의 성능, 사용하는 모델의 복잡도, 학습 데이터의 크기 등이 그 예시입니다. 하지만, jimmybass님의 경우에는 그래픽 카드의 성능이나 모델의 복잡도 등이 문제가 아닌 것으로 보입니다. 그러므로, CUDA와 관련된 설정이나 PyTorch의 설정 등을 확인해보는 것이 좋을 것 같습니다.

먼저, CUDA toolkit과 cuDNN의 버전이 PyTorch와 호환되는지 확인해보세요. PyTorch는 특정 버전의 CUDA toolkit과 cuDNN을 요구하기 때문에, 이들의 버전이 맞지 않으면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. PyTorch의 설치 가이드를 참고하여 CUDA toolkit과 cuDNN의 버전을 확인해보세요.

또한, PyTorch의 설정도 확인해보세요. PyTorch는 기본적으로 모든 GPU를 사용하도록 설정되어 있지만, torch.cuda.device_count() 함수를 사용하여 실제로 몇 개의 GPU를 사용하고 있는지 확인해보세요. 또한, torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 CUDA가 제대로 작동하고 있는지도 확인해보세요.

다음은 이를 확인하는 예시 코드입니다.

import torch

print("CUDA Available: ", torch.cuda.is_available())
print("Number of GPUs: ", torch.cuda.device_count())

이 코드를 실행했을 때, "CUDA Available: True"와 "Number of GPUs: 1"이 출력되어야 합니다. 만약 이렇게 출력되지 않는다면, PyTorch의 설정이나 CUDA의 설치에 문제가 있을 수 있습니다.

이러한 점들을 확인해보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 좀 더 자세한 정보를 제공해주시면 감사하겠습니다. 예를 들어, 사용하고 있는 모델의 구조, 학습 데이터의 크기, 학습 파라미터 등의 정보를 제공해주시면, 문제를 좀 더 정확하게 파악하는 데 도움이 될 것입니다.

참고로, PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면, PyTorch를 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

이 답변이 jimmybass님의 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다. 그럼에도 불구하고 문제가 계속된다면, 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시기 바랍니다. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것이 좋습니다.


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학습데이터의 전처리나, 파일 i/o에서 생기는 병목이 원인인거 같네요,
(GPU로 넘어오면 매우 빠르게 처리되지만, GPU로 넘어오기까지 과정에서 시간을 쓰는..)
배치사이즈를 더 늘려보라고 조언드리고싶지만, GPU 메모리를 거의 다 쓴거같아보이니... 데이터로더의 num_worker를 늘려보시는걸 추천드립니다.