학습을 진행하면서 nvidia-smi를 통해 GPU util 상태를 보면 100% 근처를 유지하지 못하고
0% ~ 100% 사이에서 계속 출렁입니다. multi GPU 2개(DDP 사용)를 사용하는데 둘다 그렇습니다.
제가 원인으로 추정하고 있었던 것은 아래와 같습니다.
GPU 사용율이 출렁이는 건 어쩔 수 없고 현재가 최선일까요?
안녕하세요! 질문을 주셔서 감사합니다. 학습 진행 시 GPU 사용율이 출렁이는 문제에 대해 도움을 드릴 수 있습니다.
먼저, GPU 사용율이 100% 근처를 유지하지 못하고 출렁인다는 문제가 발생하는 이유는 여러 가지일 수 있습니다. CPU 성능 병목이나 데이터 로드 시 병목이 원인일 수 있지만, 정확한 원인을 파악하기 위해서는 좀 더 자세한 정보가 필요합니다.
데이터 로드 시 병목이 원인으로 추정되고 있으며, Dataset을 사용하여 전체 데이터를 메모리에 올려놓고 Dataloader로 불러오는 방식을 사용하고 계신 것으로 이해하였습니다. 이 방식은 일반적으로 데이터를 효율적으로 로드하는 방법 중 하나입니다. 그러나 GPU 사용율이 여전히 출렁인다면, 다른 원인을 찾아봐야 할 수도 있습니다.
GPU 사용율을 최대한 유지하기 위해 몇 가지 방법을 제안드립니다:
데이터 로딩과 전처리 병렬화: 데이터 로딩과 전처리 과정을 병렬화하여 CPU와 GPU의 작업을 동시에 진행할 수 있도록 합니다. PyTorch에서는 torch.utils.data.DataLoader의 num_workers 인자를 사용하여 병렬로 데이터를 로드할 수 있습니다.
데이터 배치 크기 조정: 데이터 배치 크기를 적절히 조정하여 GPU의 메모리를 효율적으로 사용할 수 있습니다. 큰 배치 크기를 사용하면 GPU의 메모리를 최대한 활용할 수 있지만, 작은 배치 크기를 사용하면 GPU 메모리를 더 자주 업데이트할 수 있습니다. 적절한 배치 크기를 찾기 위해 실험을 진행해보세요.
모델 최적화: 모델의 구조와 파라미터를 최적화하여 GPU 사용을 최대한 효율적으로 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 모델의 파라미터를 줄이거나, 모델 아키텍처를 변경하여 연산량을 줄일 수 있습니다.
GPU 메모리 관리: GPU 메모리를 효율적으로 관리하여 GPU 사용을 최대한 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 불필요한 텐서를 삭제하거나 메모리를 해제하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
이러한 방법들을 시도해보시고 GPU 사용율을 개선해보세요. 그러나 주의해야 할 점은 GPU 사용율이 항상 100%로 유지되는 것은 불가능하다는 점입니다. GPU는 작업에 따라 사용률이 변동될 수 있으며, 데이터 로딩 등의 작업이 GPU 작업보다 느릴 경우 GPU 사용율이 낮아질 수 있습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 다음 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다:
문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다! 추가로 궁금한 사항이 있다면 언제든지 질문해주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, PyTorch를 사용하시는 것을 환영합니다. 질문을 잘 이해했다면, 여러분은 DDP(Distributed Data Parallel)를 사용하여 두 개의 GPU로 학습을 진행하고 있으며, 학습 중에 GPU 사용률이 100%를 유지하지 못하고 불규칙하게 변동하는 문제에 직면하고 계신 것 같습니다. 또한, 이 문제가 CPU 성능 병목 혹은 데이터 로드 시 병목으로 인한 것인지 궁금해하시는 것 같습니다.
먼저, GPU 사용률이 불규칙하게 변동하는 것은 일반적으로 데이터 로딩, 전처리, 네트워크 전달 등 CPU에서 수행되는 작업 때문에 발생할 수 있습니다. 이러한 작업들이 GPU 연산보다 느리기 때문에, GPU는 이러한 작업들이 완료될 때까지 대기하게 되어 사용률이 떨어지는 것입니다.
이 문제를 해결하기 위해, PyTorch에서는 DataLoader의 num_workers 파라미터를 사용하여 데이터 로딩 작업을 여러 프로세스에 분산시키는 기능을 제공합니다. 이를 통해 CPU에서의 데이터 로딩과 전처리 작업을 병렬로 수행하여 GPU가 대기하는 시간을 줄일 수 있습니다.
다음은 DataLoader의 num_workers 파라미터를 사용하는 예제 코드입니다:
from torch.utils.data import DataLoader
# Dataset 인스턴스 생성
dataset = YourDataset()
# DataLoader 인스턴스 생성
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
위 코드에서 num_workers=4는 데이터 로딩 작업을 4개의 프로세스에 분산시키는 것을 의미합니다. 이 값은 시스템의 CPU 코어 수에 따라 적절하게 조절하면 됩니다.
또한, pin_memory=True 옵션을 사용하면 CPU의 텐서를 CUDA에 직접적으로 전달할 수 있어서 GPU로의 데이터 전송 시간을 줄일 수 있습니다.
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
이러한 방법들을 통해 GPU 사용률의 변동을 줄이고 학습 속도를 향상시킬 수 있습니다. 하지만, 이 방법들이 항상 100%의 GPU 사용률을 보장하는 것은 아닙니다. GPU 사용률은 여러 요인에 의해 영향을 받을 수 있으며, 이는 학습의 복잡성, 네트워크 크기, 배치 크기 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서의 DataLoader 섹션을 참조하시기 바랍니다. 이 문서는 DataLoader와 관련된 다양한 파라미터와 그 사용법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.
마지막으로, 제가 제공한 해결 방법이 반드시 정답은 아닙니다. 다양한 요인에 따라 결과는 달라질 수 있으니, 여러 가지 방법을 시도해보시는 것을 권장드립니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!num_worker와 pin_memory는 이미 설정했습니다. 다른 해결 방법이 있으면 좋겠습니다.
GPU 사용률을 높이려면 결국 GPU 모델의 Forward, Backward 를 계속할 수 있도록 해주는 것이 중요한 것 같은데요. Dataset 에서 데이터를 전달하는 부분(getitem) 에서 오래 걸릴만한 연산이 있는지 확인 해보면 좋을것 같습니다.
getitem 내용 조건에 따라 Tensor로 transform하는 연산 뿐인데... 딱히 연산이 오래 걸릴만한 요소는 보이지 않습니다ㅠ 또 의심할 만한 부분이 있을까요?
혹시 모델 구조가 너무 작은 모델은 아닌가요? (몇M 혹은 B params인가요?)
만약 TextCNN처럼 작고 가벼운 모델이라면 연산량 자체보다 VRAM <> RAM간 데이터 이동 자체가 물리적으로 시간이 더 걸려서 GPU usage가 낮게 나올 수 있습니다.
파라미터 확인해 보니 109M 정도 되는 것 같습니다. 이정도면 말씀하신 케이스에 해당 될까요?
너무 가벼운 모델이라 생기는 문제라면 학습 속도를 더 올리기 어렵다는 말 일 수도 있겠네요.