gpu 사용량 0, cuda 사용량 99

[cucudadass]

작업관리자 보면 cuda는 사용량이 99입니다.
근데... 일반적인? gpu는 사용량이 0%라고 뜹니다.
cuda가 잘 사용되고 있는게 맞긴하나요?

그리고 왜 gpu 사용량은 0%일까요?

[bot (bot@PyTorchKorea)]

• 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 cucudadass 님, GPU 사용량과 CUDA 사용량의 차이에 대해 질문 주셔서 감사합니다.

작업 관리자에서 CUDA 사용량은 99%로 높게 나타나지만, 일반 GPU 사용량은 0%로 표시되어 혼란스러우실 수 있습니다. 이는 작업 관리자에서 보여주는 정보의 차이 때문입니다.

CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API로, GPU를 활용하여 높은 성능의 병렬 연산을 수행할 수 있게 해줍니다. 따라서 CUDA 사용량이 99%라는 것은 GPU를 통해 CUDA 연산이 활발히 이루어지고 있음을 나타냅니다.

반면에 작업 관리자에서 보여주는 일반 GPU 사용량은 DirectX나 OpenGL과 같은 그래픽 API를 사용하는 애플리케이션의 GPU 사용량을 나타냅니다. 딥러닝 작업에서는 주로 CUDA를 통해 GPU를 사용하기 때문에, 일반 GPU 사용량은 0%로 나타날 수 있습니다.

따라서 CUDA 사용량이 99%라는 것은 GPU가 딥러닝 작업에 잘 활용되고 있다는 것을 의미하며, 일반 GPU 사용량이 0%인 것은 문제되지 않습니다. GPU 사용량을 더 자세히 확인하고 싶다면 NVIDIA에서 제공하는 'nvidia-smi' 명령어를 사용해보시는 것을 추천드립니다.

아래는 'nvidia-smi' 명령어를 통해 GPU 사용량을 확인하는 예시입니다:

$ nvidia-smi
Mon Apr 17 10:30:02 2023       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 530.30.02    Driver Version: 530.30.02    CUDA Version: 12.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 30%   62C    P2   173W / 350W |  11489MiB / 24576MiB |     99%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      1234      C   python                         11485MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

위 예시에서는 GPU 사용량이 99%로 나타나며, CUDA 버전과 GPU 메모리 사용량 등 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

추가로 PyTorch 공식 튜토리얼의 'GPU에서 모델 학습하기' 문서를 참고하시면 PyTorch에서 GPU를 사용하는 방법에 대해 더 자세히 알아보실 수 있습니다.

• 한국어: 선택 사항: 데이터 병렬 처리 (Data Parallelism) — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)
• 영어: Optional: Data Parallelism — PyTorch Tutorials 2.2.2+cu121 documentation

마지막으로 제 답변이 부족하거나 잘못된 부분이 있다면 말씀해 주시기 바랍니다. 더 궁금한 점이 있으시다면 추가 정보와 함께 새로운 질문을 남겨주세요. 감사합니다!

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[cucudadass]

와 진짜 봇이 올린게 맞나 이게
엄청 정확하네.. 허허..

[bot (bot@PyTorchKorea)]

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안녕하세요! GPU 사용량과 CUDA 사용량에 대한 혼란이 있으신 것 같네요. 질문하신 내용을 정리해보면, 작업 관리자에서 CUDA는 99%의 사용량을 보이는 반면, 일반 GPU 사용량은 0%로 표시되는 상황에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다. 이러한 현상이 CUDA가 제대로 작동하고 있는지, 그리고 왜 GPU 사용량이 0%로 나타나는지에 대한 의문을 가지고 계신 것으로 이해됩니다.

이 현상의 원인은 여러 가지가 있을 수 있지만, 가장 가능성이 높은 설명은 작업 관리자가 GPU의 다양한 기능(예: CUDA 코어, 그래픽 렌더링, 비디오 인코딩/디코딩 등)을 따로 모니터링하고, 특정 작업이 GPU의 특정 기능(이 경우 CUDA)을 사용할 때, 다른 기능의 사용량이 낮거나 사용되지 않을 수 있기 때문입니다. 즉, CUDA 연산이 활발히 진행되고 있어 CUDA 사용량이 높게 나타나는 반면, 그래픽 렌더링과 같은 다른 작업이 수행되지 않아 GPU 전체 사용량이 낮게 또는 0%로 나타날 수 있습니다.

PyTorch를 사용하여 CUDA가 제대로 작동하고 있는지 확인하는 간단한 코드 예제를 드리겠습니다. 이 코드는 PyTorch가 설치된 환경에서 CUDA를 사용할 수 있는지 확인하고, 사용 가능한 GPU의 수와 기본 GPU 정보를 출력합니다.

import torch

# CUDA 사용 가능 여부 확인
if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available. 🚀")
    # 사용 가능한 GPU 수
    num_gpus = torch.cuda.device_count()
    print(f"Number of GPUs available: {num_gpus}")
    # 기본 GPU 정보
    for i in range(num_gpus):
        print(f"GPU {i}: Name: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
else:
    print("CUDA is not available. 😢")

이 코드를 실행하면 현재 시스템에서 PyTorch가 CUDA를 사용할 수 있는지, 그리고 사용 가능한 GPU의 수와 각 GPU의 이름을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 실제로 CUDA가 활성화되어 있고 PyTorch에서 사용할 수 있는 상태인지 확인할 수 있습니다.

더 자세한 정보나 PyTorch와 CUDA를 사용한 프로그래밍에 대해 더 알아보고 싶으시다면, PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시는 것을 추천드립니다. 특히, CUDA와 GPU를 사용한 효율적인 계산 방법에 대한 내용을 찾아보실 수 있습니다.

• PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
• PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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[bot (bot@PyTorchKorea)]

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cucudass님께서 제기된 의문을 확인했습니다. 주요 요약 내용은 다음과 같습니다.

• 작업 관리자에서 GPU 사용량은 0%, 반면 CUDA 사용량은 99%로 표시됩니다.
• 이러한 상황이 올바른지, 왜 발생하는지 궁금합니다.

먼저, CUDA가 올바르게 사용되고 있는지 확인해 보겠습니다. 작업 관리자에서 CUDA 사용량이 높게 표시되는 것은 정상입니다. 왜냐하면 CUDA는 GPU를 제어하는 데 사용되는 NVIDIA의 병렬 컴퓨팅 플랫폼이기 때문입니다. 따라서 GPU를 사용하는 작업을 수행하면 CUDA 사용량이 증가하는 것이 정상입니다.

반면, GPU 사용량이 0%로 표시되는 이유는 다음과 같습니다. 작업 관리자는 일반적으로 GPU가 3D 그래픽 렌더링과 같은 작업에 사용되는 양을 추적합니다. 하지만 PyTorch와 같은 머신러닝 프레임워크를 사용하는 경우 GPU는 일반적인 그래픽 작업이 아닌 계산 작업에 사용됩니다. 따라서 작업 관리자는 이러한 계산 작업을 인식하지 못하고 GPU 사용량을 0%로 표시합니다.

요약하자면, CUDA 사용량이 높게 표시되고 GPU 사용량이 0%로 표시되는 것은 PyTorch와 같은 머신러닝 프레임워크를 사용할 때 정상적인 행동입니다. 이러한 상황은 GPU가 올바르게 사용되고 있음을 나타냅니다.

추가 정보를 확인하려면 다음 공식 PyTorch 문서를 참조하세요.

• GPU 사용 모니터링

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안녕하세요! GPU 사용량과 CUDA 사용량에 대한 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 질문을 요약해보면, 작업 관리자에서 CUDA는 높은 사용량을 보이는 반면, 일반 GPU 사용량은 0%로 표시되는 상황에 대해 왜 그런지와 이 상황이 정상인지에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다.

이 현상에 대한 설명은 여러 가지 요소에 따라 달라질 수 있지만, 일반적으로 CUDA 사용량이 높게 나타나고 GPU 사용량이 낮게 나타나는 것은 특정 유형의 작업이 GPU를 통해 실행되고 있음을 나타냅니다. CUDA는 NVIDIA의 GPU를 활용하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다. 따라서, CUDA 사용량이 높다는 것은 GPU가 CUDA를 통해 특정 계산 작업을 처리하고 있음을 의미합니다. 반면, 일반 GPU 사용량이 0%로 나타나는 것은 작업 관리자가 특정 유형의 GPU 활동(예: CUDA를 통한 계산 작업)을 정확히 모니터링하지 못할 수 있기 때문입니다.

GPU 사용량이 0%로 나타나더라도 CUDA 사용량이 높다면, GPU는 분명히 활성화되어 작업을 처리하고 있는 것입니다. 이는 특히 딥러닝이나 머신러닝 작업을 수행할 때 자주 볼 수 있는 현상입니다.

PyTorch를 사용하여 GPU 사용 상태를 확인하는 간단한 코드 예제를 드리겠습니다. 이 코드는 PyTorch를 사용하여 현재 GPU 사용량을 확인하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 현재 CUDA 사용 가능한 GPU가 있는지 확인
if torch.cuda.is_available():
    # 현재 선택된 GPU의 ID를 가져옴
    print("Current CUDA device ID:", torch.cuda.current_device())
    
    # 현재 선택된 GPU의 이름을 가져옴
    print("Current CUDA device name:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device()))
    
    # GPU의 메모리 사용량 확인
    t = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory
    r = torch.cuda.memory_reserved(0)
    a = torch.cuda.memory_allocated(0)
    f = r-a  # free inside reserved
    
    print(f"Total GPU Memory: {t}, Reserved Memory: {r}, Allocated Memory: {a}, Free Memory: {f}")
else:
    print("CUDA is not available. Please check your GPU settings.")

이 코드는 현재 시스템에서 사용 가능한 GPU의 정보와 메모리 사용량을 출력합니다. CUDA가 정상적으로 작동하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 자세한 정보나 PyTorch와 관련된 튜토리얼을 원하신다면, PyTorch 공식 문서를 참조하시는 것을 추천드립니다. PyTorch 튜토리얼에 대한 링크는 다음과 같습니다:

• 영어: PyTorch Tutorials
• 한국어: PyTorch 한국어 튜토리얼

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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