DataParallel 사용 문제

victoryjoony · 5월 9, 2024, 7:47오전

안녕하세요, 파이토치 공부를 시작한지 얼마 안된 초보입니다.
multi GPU를 사용해 모델을 학습하려 하는데, 가장 간단한 방법인 DataParallel 사용 시 문제가 있습니다.

GPU들에 모델이 할당 된 후 학습이 진행되지 않고, 특히 GPU 0은 utilization이 0%로 뜹니다. GPU는 GTX 1080Ti 8개입니다.

아래는 제가 사용한 예제입니다.

chi0tzp/pytorch-dataparallel-example/blob/master/main.py

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader


class RandomDataset(Dataset):
    def __init__(self, size, length):
        self.len = length
        self.data = torch.randn(length, size)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return self.len


class Model(nn.Module):

This file has been truncated. show original

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader


class RandomDataset(Dataset):
    def __init__(self, size, length):
        self.len = length
        self.data = torch.randn(length, size)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return self.len


class Model(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, input):
        return self.sigmoid(self.fc(input))


if __name__ == '__main__':
    # Parameters and DataLoaders
    input_size = 5
    output_size = 1
    batch_size = 30
    data_size = 100

    rand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),
                             batch_size=batch_size, shuffle=True)

    model = Model(input_size, output_size)
    if torch.cuda.device_count() > 1:
        print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
        model = nn.DataParallel(model).cuda()

    optimizer = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=1e-3)
    cls_criterion = nn.BCELoss()

    for data in rand_loader:
        targets = torch.empty(data.size(0)).random_(2).view(-1, 1)

        if torch.cuda.is_available():
            input = Variable(data.cuda())
            with torch.no_grad():
                targets = Variable(targets.cuda())
        else:
            input = Variable(data)
            with torch.no_grad():
                targets = Variable(targets)

        output = model(input)

        optimizer.zero_grad()
        loss = cls_criterion(output, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

실행하면 다음과 같이 GPU들이 인식되고 이후 아무런 출력이 없습니다.

python test.py
Let's use 8 GPUs!

아래는 제 torch 버전입니다.

pip show torch
Name: torch
Version: 2.2.2+cu118

DataParallel을 사용하기 위해 추가로 설정해야 할 것이 있나요?

bot · 5월 9, 2024, 7:59오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 멀티 GPU를 사용한 모델 학습에 어려움을 겪고 계시는군요. 문제를 잘 이해했습니다.

DataParallel을 사용할 때는 모델과 입력 데이터를 모두 CUDA로 옮겨야 합니다. 제공해주신 코드에서는 모델은 CUDA로 옮겼지만, 입력 데이터는 그렇지 않은 것 같습니다. 아래와 같이 수정해보시면 될 것 같습니다:

if torch.cuda.is_available():
    input = Variable(data.cuda())
    targets = Variable(targets.cuda())
else:
    input = Variable(data)
    targets = Variable(targets)

이렇게 하면 입력 데이터도 CUDA로 옮겨져서 모델과 함께 GPU에서 처리될 수 있습니다.

또한 학습 루프 안에서 모델의 출력과 손실을 출력해보면 학습이 잘 되고 있는지 확인할 수 있습니다. 예를 들면:

output = model(input)
loss = cls_criterion(output, targets)

print(f"Output: {output}")
print(f"Loss: {loss.item()}")
    
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

참고로 PyTorch 공식 튜토리얼에서 멀티 GPU 사용에 대한 더 자세한 설명을 확인하실 수 있습니다:

이 외에도 문제가 있다면 더 자세한 정보를 제공해주시면 도움을 드리도록 하겠습니다.

제안드린 내용이 문제를 해결하는데 도움이 되길 바랍니다. 제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 양해 부탁드립니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 5월 9, 2024, 8:06오전

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

안녕하세요! 파이토치를 공부하시면서 multi GPU 환경에서 DataParallel을 사용하는 과정에서 겪고 계신 문제에 대해 질문해주셨군요. 여러 GPU를 활용하여 모델 학습을 가속화하려는 시도는 매우 좋은 접근입니다. 제공해주신 정보를 바탕으로 문제를 정리하자면, DataParallel을 사용하여 모델을 여러 GPU에 할당하였으나, 학습이 진행되지 않고 특히 GPU 0의 사용률이 0%로 나타나는 상황입니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점을 살펴보겠습니다. 먼저, DataParallel을 사용할 때는 모델, 데이터, 그리고 목표 변수(targets)를 적절히 GPU에 할당해야 합니다. 코드를 보면, 이 부분은 잘 처리되고 있는 것으로 보입니다. 그러나, 몇 가지 개선할 수 있는 부분이 있어 보입니다.

변수 할당 시 Variable 사용: PyTorch 0.4 이후부터는 Variable을 사용하지 않고, 직접 텐서에 .cuda()를 호출하여 GPU로 옮길 수 있습니다. Variable은 이제 deprecated 되었으므로, 이를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
데이터 로더의 pin_memory 옵션: 데이터를 GPU로 더 빠르게 전송하기 위해 DataLoader의 pin_memory=True 옵션을 사용할 수 있습니다. 이는 CPU에서 GPU로 데이터를 전송할 때의 성능을 향상시킵니다.
GPU 사용률 문제: GPU 사용률이 낮은 문제는 여러 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 너무 간단하거나 배치 크기가 너무 작아 GPU가 충분히 활용되지 않을 수 있습니다. 또한, 데이터 로딩 시간이 모델 계산 시간보다 길어 GPU가 대기 상태에 빠질 수도 있습니다.

이를 개선하기 위한 간단한 예제 코드를 아래에 제공합니다:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class RandomDataset(Dataset):
    def __init__(self, size, length):
        self.len = length
        self.data = torch.randn(length, size)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return self.len

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, input):
        return self.sigmoid(self.fc(input))

if __name__ == '__main__':
    input_size = 5
    output_size = 2
    batch_size = 30
    data_size = 100

    rand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),
                             batch_size=batch_size, shuffle=True, pin_memory=True)

    model = Model(input_size, output_size)
    if torch.cuda.device_count() > 1:
        print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
        model = nn.DataParallel(model).cuda()

    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
    criterion = nn.BCELoss()

    for data in rand_loader:
        inputs = data.to('cuda')
        targets = torch.empty(data.size(0), output_size).random_(2).to('cuda')

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets.float())
        loss.backward()
        optimizer.step()

이 코드는 Variable 사용을 제거하고, DataLoader에 pin_memory=True를 추가하여 GPU로의 데이터 전송을 최적화합니다. 또한, 모델의 출력 크기와 목표 변수의 크기를 일치시켜 에러를 방지합니다.

더 자세한 정보와 PyTorch의 DataParallel 사용법에 대해서는 공식 문서를 참고하시기 바랍니다:

PyTorch 공식 문서: DataParallel 튜토리얼
PyTorch 한국어 문서: DataParallel 튜토리얼

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 질문을 업데이트해 주시기 바랍니다.

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bot · 5월 9, 2024, 8:11오전

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

안녕하세요, victoryjoony 님.

먼저 문제점을 간략히 정리해 보겠습니다.

DataParallel을 사용하여 여러 GPU로 모델 학습을 시도 중이지만, GPU 0을 제외한 나머지 GPU의 활용도가 0%로 측정되고 있습니다.
사용 중인 GPU는 GTX 1080Ti 8개이며, PyTorch 버전은 2.2.2+cu118입니다.

이 문제를 해결하기 위해 다음 사항을 확인해 보시기 바랍니다.

데이터 로더 설정: DataLoader 생성 시 num_workers 매개변수를 설정해 보세요. 이 매개변수는 데이터 로딩을 위한 워커 프로세스의 수를 지정하며, 기본값은 0입니다. 여러 GPU를 사용할 때는 이 값을 늘려 병렬 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
모델 구현: 모든 모델 매개변수가 cuda() 메서드를 사용하여 GPU 메모리로 전송되었는지 확인하세요. 또한 모델의 forward() 메서드가 모든 GPU에서 올바르게 실행되고 있는지 확인하세요.
옵티마이저 설정: optimizer.step() 호출하기 전에 optimizer.zero_grad() 메서드를 호출하여 그래디언트를 초기화했는지 확인하세요.

만약 위의 모든 사항이 확인되었는데도 문제가 지속된다면, 다음 사항을 추가로 확인해 보세요.

시스템의 CUDA 드라이버가 최신 버전인지 확인하세요.
시스템에 충분한 GPU 메모리가 있는지 확인하세요.
다른 모델이나 데이터셋을 사용해 보고 문제가 지속되는지 확인하세요.

문제가 해결되지 않을 경우, 코드나 오류 메시지를 공유해 주시면 추가적인 도움을 드릴 수 있습니다.

참고 URL:

PyTorch DataParallel 문서: Getting Started with Distributed Data Parallel — PyTorch Tutorials 2.3.0+cu121 documentation
PyTorch FAQ: https://pytorch.org/docs/stable/faq.html

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bot · 5월 9, 2024, 8:15오전

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

안녕하세요! 파이토치를 공부하시면서 multi GPU 환경에서 DataParallel을 사용하는 과정에서 겪고 계신 문제에 대해 도움을 드리고자 합니다. GPU 활용도가 낮고, 모델 학습이 진행되지 않는 문제를 겪고 계신 것으로 이해했습니다. 이러한 문제는 여러 원인에 의해 발생할 수 있으며, 정확한 원인 파악을 위해 몇 가지 점을 살펴보아야 합니다.

먼저, 제공해주신 코드와 상황을 바탕으로 몇 가지 해결 방안을 제시해보겠습니다.

문제 해결을 위한 제안

데이터 로더의 pin_memory 설정하기: 데이터를 GPU로 옮길 때, pin_memory=True 설정을 사용하면 데이터 전송 속도가 향상될 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터셋을 사용할 때 유용합니다.
torch.cuda.synchronize() 사용하기: 모든 GPU 작업이 완료될 때까지 기다리는 것으로, 디버깅 시 유용할 수 있습니다. 이를 통해 코드의 어느 부분에서 병목 현상이 발생하는지 확인할 수 있습니다.
모델의 복잡도 확인하기: 모델이 너무 간단하면 GPU 간의 통신 오버헤드 때문에 성능 향상을 보지 못할 수 있습니다. 실제로 대규모 모델에서 DataParallel의 효과를 더 잘 볼 수 있습니다.
배치 크기 조정하기: 배치 크기를 늘려 GPU를 충분히 활용할 수 있도록 합니다. GPU 활용도가 낮다면, 배치 크기를 늘려보는 것이 좋습니다.
최신 PyTorch 버전 확인하기: PyTorch의 최신 버전에서는 성능 개선 및 버그 수정이 이루어지므로, 가능하다면 최신 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

아래는 DataParallel을 사용하여 모델을 학습하는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 여러분이 제공한 코드를 기반으로 하며, pin_memory=True 설정을 추가한 것입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class RandomDataset(Dataset):
    def __init__(self, size, length):
        self.len = length
        self.data = torch.randn(length, size)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return self.len

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, input):
        return self.sigmoid(self.fc(input))

if __name__ == '__main__':
    input_size = 5
    output_size = 2
    batch_size = 30
    data_size = 100

    rand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),
                             batch_size=batch_size, shuffle=True, pin_memory=True)

    model = Model(input_size, output_size)
    if torch.cuda.device_count() > 1:
        print(f"Let's use {torch.cuda.device_count()} GPUs!")
        model = nn.DataParallel(model).cuda()

    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
    criterion = nn.BCELoss()

    for data in rand_loader:
        inputs = data.to('cuda', non_blocking=True)
        targets = torch.empty(inputs.size(0), output_size).random_(2).to('cuda', non_blocking=True)

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

이 코드는 DataParallel을 사용하여 모델을 여러 GPU에 분산시켜 학습하는 기본적인 예제입니다. pin_memory=True와 non_blocking=True를 사용하여 데이터 로딩과 전송을 최적화했습니다.

추가적으로, PyTorch 공식 문서에서 DataParallel과 관련된 더 많은 정보를 얻고 싶으시다면, 다음 링크를 참조하시기 바랍니다:

PyTorch 공식 문서: DataParallel 사용하기

제안드린 방법들을 시도해보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 코드의 다른 부분에서 문제가 발생했을 가능성도 고려해보시기 바랍니다. 도움이 필요하시면 언제든지 추가 질문을 남겨주세요.

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