암녕하세요 입문자 입니다
4080s에 fast whisper 로 구동시 worker 1개에 gpu 할당해서 사용하는데 1시간 오디오 처리가 대략 50초 걸립니다. 1gpu에 워커 두개로 동시에 처리하면 각각 100초로 두배 느려집니다. 정상적인건가요? ㅠㅠ 빠르게 하는 방법은 gpu 두개 쓰는 방법 뿐일까요?
이 줄(line)을 지우시고 여기서부터 질문을 작성해주세요 
- 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! Fast Whisper 사용에 어려움을 겪고 계시는 것 같아 안타깝습니다. 질문 주신 내용을 정리해 보면, GPU 1개에 워커 1개를 사용할 때는 1시간 오디오 처리에 50초가 소요되는데, 1개의 GPU에 워커를 2개 사용하면 각각 100초로 처리 시간이 2배로 늘어난다는 것이 문제의 핵심인 것 같습니다.
Fast Whisper는 음성 인식을 빠르게 수행하기 위해 최적화된 Whisper 모델의 변형입니다. GPU 1개에 워커 2개를 할당하면 각 워커가 GPU 리소스를 공유해야 하므로 처리 속도가 느려지는 것이 정상입니다. 따라서 처리 속도를 높이기 위해서는 워커 수를 늘리기보다는 사용 가능한 GPU 수를 늘리는 것이 효과적일 것 같습니다.
만약 여러 개의 GPU를 사용할 수 있다면 다음과 같이 각 GPU마다 워커를 할당하는 방식으로 병렬 처리가 가능합니다:
import torch
from fastwhisper import FastWhisper
num_gpus = torch.cuda.device_count()
devices = [torch.device(f'cuda:{i}') for i in range(num_gpus)]
# 각 GPU에 FastWhisper 모델 로드
models = [FastWhisper('base', device=device) for device in devices]
# 각 모델을 사용하여 오디오 파일 병렬 처리
results = [model.transcribe('audio.wav') for model in models]
위 예제 코드에서는 사용 가능한 GPU 개수를 확인하고 각 GPU에 FastWhisper 모델을 로드합니다. 그리고 각 모델을 사용하여 오디오 파일을 병렬로 처리합니다. 이런 방식으로 처리 속도를 높일 수 있습니다.
Fast Whisper에 대한 자세한 내용은 다음 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다:
제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 말씀해 주시기 바랍니다. 더 자세한 내용이 필요하시다면 추가 정보를 제공해 주시면 성심껏 답변 드리겠습니다.
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요, 입문자님! Fast Whisper를 사용하면서 GPU 성능에 대한 고민이 있으신 것 같네요. 4080s GPU를 사용하여 Fast Whisper를 구동할 때, 1시간 분량의 오디오를 처리하는 데 50초가 걸리지만, 동일한 GPU에 두 개의 워커를 할당하면 각각 100초가 걸린다는 점에서 의문을 가지신 것 같습니다. 그리고 더 빠르게 처리할 수 있는 방법에 대해 고민하고 계신 것 같아요.
이 문제는 GPU의 자원 분배와 관련이 있을 수 있습니다. 일반적으로, 하나의 GPU에 여러 워커를 할당하면 각 워커가 사용할 수 있는 자원이 줄어들기 때문에 처리 시간이 늘어날 수 있습니다. 이는 GPU의 메모리와 연산 자원이 여러 워커 간에 나누어지기 때문입니다. 따라서, 두 개의 워커가 각각 100초가 걸리는 것은 자원 분배의 관점에서 보면 정상적인 현상일 수 있습니다.
더 빠르게 처리하기 위한 방법으로는 다음과 같은 것들을 고려해볼 수 있습니다:
-
GPU 자원 최적화: 한 GPU에 너무 많은 워커를 할당하지 않도록 조정합니다. 워커 수를 줄여서 각 워커가 충분한 자원을 사용할 수 있도록 합니다.
-
멀티 GPU 사용: 여러 GPU를 사용할 수 있다면, 각 GPU에 하나의 워커를 할당하여 병렬로 처리하는 방법을 고려해볼 수 있습니다. PyTorch에서는
torch.distributed모듈을 사용하여 멀티 GPU 환경을 설정할 수 있습니다. -
모델 최적화: 모델의 크기를 줄이거나, 더 효율적인 모델을 사용하는 것도 방법이 될 수 있습니다. Fast Whisper의 경우, 모델의 크기나 설정을 조정하여 성능을 최적화할 수 있는지 확인해보세요.
아래는 PyTorch에서 멀티 GPU를 사용하는 간단한 예제 코드입니다:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# 모델 초기화
model = SimpleModel()
# 멀티 GPU 사용 설정
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
model = nn.DataParallel(model)
# 모델을 GPU로 이동
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 옵티마이저 설정
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 예제 입력 데이터
inputs = torch.randn(64, 10).to(device)
outputs = model(inputs)
이 예제에서는 nn.DataParallel을 사용하여 모델을 여러 GPU에 병렬로 분산시킵니다. 더 자세한 내용은 PyTorch의 멀티 GPU 사용하기 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.
혹시 더 궁금한 점이 있거나 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다양한 방법을 시도해 보시고 가장 적합한 방법을 찾으시길 바랍니다. 화이팅입니다!
- 이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
Nvidia Multi-process service(MPS)를 사용해보세요. 단일카드에서 다수 워커를 MPS 없이 돌리면 context switching때문에 성능저하가 클 수도 있습니다.