멀티 GPU 사용 시 backpropagation이 다른 device 간에 전달되는지 궁금합니다.

안녕하세요 pytorch GAN 모델 공부하고 학습하는데 있어 질문 드립니다.

현재 의료 데이터 3D voxel 데이터를 가지고 GAN 모델을 학습하고자 합니다. 하지만 현재 제가 가진 GPU의 VRAM이 모자라는 문제가 있습니다.

그래서 생각해 본 것이 같은 GPU를 한 개 더 구입해,
첫번째 GPU에는 판별자 모델
두번째 GPU에는 생성자 모델로 사용하는 것입니다.

하지만 loss function의 backpropagation 시 GPU device가 달라도 다른 모델까지 전달이 되는지 몰라 구입에 고민하고 있습니다.

관련 경험이 있으시다면 답변 부탁드릴게요.

감사합니다.

안녕하세요
다른 device 에 모델을 쪼개서 올리는 Model paraller을 참고하시면 될것 같습니다.
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html

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  • 아래 답변은 OpenAI의 ChatGPT로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

PyTorch에서는 자동 미분(autograd) 기능을 통해 backpropagation을 수행합니다. 복수의 GPU를 사용할 때는 nn.DataParallel 또는 nn.parallel.DistributedDataParallel 등의 모듈을 사용하여 여러 GPU에서 학습을 수행할 수 있습니다.

nn.DataParallel을 사용하면 다중 GPU에서 모델을 병렬로 실행하고 모든 그래디언트들을 동기적으로 수집하며, 이를 통해 매우 큰 모델을 효율적으로 학습할 수 있습니다. 모델의 파라미터들은 각각의 GPU에서 유효합니다. 즉, backpropagation 동안 그래디언트들은 각각의 GPU에서 계산되고, DataParallel에서는 이들 그래디언트를 같은 device에 있는 모델에 전달하여 각각의 optimizer step을 계산합니다.

따라서, GPU device가 달라도 다른 모델까지 backpropagation이 전달됩니다. nn.DataParallel이나 nn.parallel.DistributedDataParallel를 사용하여 여러 GPU에서 학습을 수행하면, 판별자 모델과 생성자 모델을 각각 다른 device에서 학습시켜도 무리 없이 학습이 가능합니다.

다만, 여러 GPU를 사용해서 학습을 수행하게 되면 학습 설정과 모델에 대한 이해도가 중요해집니다. 이 부분에서 참고할 수 있는 공식 PyTorch 튜토리얼은 다음과 같습니다.


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Model Parallel 이 아닌, Data Parallel에 대한 설명을 했네요 :sweat_smile:

그래도 한국어 튜토리얼을 함께 참고 링크로 달아주는 기특함이... :sweat_smile::sweat_smile: