windows10
cpu 5600x
mem 16GB
3080ti , cuda11.8, cudnn 8.9
dataset 10만 row 100여 column
python 3.9
pytorch 2.0.1
device는 확실히 사용할수 있다고 나오고 여러가지 확인해봐도
문제는 없습니다. 해당 프로젝트 소스는 tensorflow 는 더 많이 느리네요.
다른 테스트코드는 아랫분것으로도 해봤습니다. 느립니다.
다른 github의 pytorch나 tensorflow 프로젝트 소스로 하면 잘 됩니다.
신경망 구성이나 optimize를 sgd등으로도 바꾸고 해봤는데 그렇네요.
tqdm 으로 돌렸을때 cpu는 1000it/s gpu는 500it/s 로 나와요 ㅠ
그냥 CPU로 하는게 맞는것인지 참 어렵습니다.
OOM이 있는데 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 로 잡았고요.
환경이 잘 못된걸까요?
안녕하세요! GPU가 CPU보다 느린 문제에 대해 답변드리겠습니다.
우선, PyTorch에서 GPU를 사용하기 위해서는 CUDA와 cuDNN이 설치되어 있어야 합니다. 질문자님께서는 이미 CUDA 11.8과 cuDNN 8.9가 설치되어 있다고 하셨으므로, 이 부분은 확인되었다고 가정하겠습니다.
그리고, PyTorch에서 GPU를 사용하기 위해서는 모델과 데이터가 모두 GPU에 올라가 있어야 합니다. 이를 위해서는 모델과 데이터를 .to(device) 메소드를 사용하여 GPU로 옮겨주어야 합니다. 예를 들어, 모델을 GPU로 옮기기 위해서는 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
model.to('cuda')
또한, 데이터를 GPU로 옮기기 위해서는 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
data = data.to('cuda')
이렇게 모델과 데이터를 GPU로 옮긴 후, 학습을 진행하면 GPU를 사용한 학습이 이루어집니다.
그리고, PyTorch에서 GPU를 사용할 때는 batch size와 데이터의 크기에 따라 GPU 메모리가 부족해질 수 있습니다. 이 경우에는 batch size를 줄이거나, 데이터의 크기를 줄이는 등의 방법을 사용하여 GPU 메모리를 절약할 수 있습니다.
마지막으로, TensorFlow에서 PyTorch로 코드를 옮길 때는 GPU를 사용하는 부분을 확인하여 PyTorch에서도 GPU를 사용하도록 수정해주어야 합니다.
이상으로 GPU가 CPU보다 느린 문제에 대한 답변을 마치겠습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 댓글로 남겨주세요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요!
GPU가 CPU보다 느린 현상은 여러가지 원인이 있을 수 있습니다. 몇 가지 가능한 원인과 해결 방법을 제시해 드리겠습니다.
num_workers를 늘려서 데이터 로딩 속도를 개선해 보세요. 예를 들어, 아래와 같이 설정할 수 있습니다.train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
GPU 활용도를 높이기 위해 미니 배치 크기를 늘려보세요. GPU 메모리가 허용하는 한도 내에서 미니 배치 크기를 늘리면 GPU 활용도를 높일 수 있습니다.
모델이 너무 작아 GPU의 병렬 처리 능력이 제대로 활용되지 않을 수 있습니다. 이 경우에는 모델의 크기를 늘리거나 여러 모델을 동시에 학습시키는 방법을 고려해 보세요.
학습률, 가중치 감소 등의 하이퍼파라미터를 조정해 보세요. 이러한 하이퍼파라미터가 적절하지 않으면 학습이 느려질 수 있습니다.
PyTorch 버전이 최신 버전이 아닌 경우, 최신 버전으로 업데이트 해보세요. 최신 버전의 PyTorch는 최적화가 더 잘되어 있을 수 있습니다.
pip install --upgrade torch
nvidia-smi
위의 방법들을 차례대로 적용해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 추가적인 정보를 제공해 주시면 도움을 드리겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!torch.from_numpy(x).float().to(device)
이것도 gpu device의 tensor로 변환하는거 아닌가요?
이 방식을 쓰고 있습니다.
GPU 사용율은
nvidia-smi 에서는 N/A 로 나오는 이슈가 있는데 상관없다고 본것같습니다.
작업관리자에서는 30~33% 정도 나옵니다.
500~1000 에포크인데 2개로 잡아서 올린 스샷입니다.
데이터셋이 1000개 5000개도 똑같습니다.
두 장의 작업관리자 이미지에서 메모리 사용량이 다른데
첫번째 경우 (gpu 메모리에 여유가 있는 모델) 배치 사이즈를 더 키워도
cpu가 gpu보다 빠른 상황이 발생하나요?
네 모든 case 마찬가지입니다. 데이터셋을 바꾸던지 배치사이즈를 바꾸던지...우분투에서 돌리던지 cpu가 항상 빨라요 ㅠ. TensorRT를 적용해봐야 될까요
강화학습 방식이라 그럴수 있을까요?
처음에는 gpu 사용량이 30% 수준이라면 연산 자체가 작아 오버헤드를 따지면 gpu 연산이 오히려 cpu보다 느린게 아닐까 싶었는데 배치 사이즈를 키워도 똑같다고 하시니 잘 모르겠네요 ㅎㅎ;
첫 글에 붙여주신 링크의 코드는 저도 cpu 연산이 더 빠릅니다. 연산 자체가 작아서 그렇다고 생각합니다.
강화학습 방식이라면 실시간으로 시뮬레이션을 돌리고 데이터를 모아 에이전트를 학습하시는 방법일까요?
저의 경우는 시뮬레이션이 cpu를 많이 사용하고 state와 모델이 작아서 gpu로 돌리면 오히려 느려서 cpu를 사용하고있긴 합니다.
휴일인데 답변 감사합니다.
0. 강화학습모듈이라 그런지 배치사이즈 넣는 dataloader 같은게 없습니다.
단지 다른 dataset 사이즈가 작은걸 돌려도 똑같아요 ㅎ
안녕하세요, GPU가 CPU보다 느리게 작동하는 문제를 해결해 드리겠습니다.
먼저, GPU를 사용할 때의 속도가 느린 이유를 찾기 위해 몇 가지 확인해야 할 사항이 있습니다.
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
배치 크기 조절: GPU의 병렬 처리 능력을 활용하기 위해 배치 크기를 적절하게 조절해보세요. 너무 작은 배치 크기는 GPU의 병렬 처리 능력을 제대로 활용하지 못할 수 있습니다. 하지만, 배치 크기가 너무 크면 Out of Memory (OOM) 문제가 발생할 수 있으니 주의하세요.
DataLoader의 num_workers 조절: DataLoader의 num_workers를 조절하여 CPU에서 데이터를 더 빠르게 불러오도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 GPU가 더 빠르게 작동할 수 있습니다.
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
nvidia-smi
또한, 여러 프로젝트에서 정상적으로 작동한다고 하셨으니, 현재 프로젝트의 코드 구조나 설정을 살펴보시는 것도 도움이 될 것 같습니다. 예를 들어, 모델이나 데이터를 GPU로 옮기는 코드가 누락되지 않았는지, 학습 과정에서 GPU를 사용하도록 설정되어 있는지 등을 확인해 보세요.
환경 설정 문제일 수도 있으니, CUDA 및 cuDNN 버전을 확인하고 필요하다면 업데이트를 진행해 보세요.
만약 위의 방법들로도 문제가 해결되지 않는다면, 프로젝트의 코드 일부를 제공해주시면 더 구체적인 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, GPU가 CPU보다 느린 문제를 해결하기 위해 몇 가지 확인해볼 사항이 있습니다.
GPU 사용량 확인
GPU 사용량을 확인하여 실제로 GPU가 작업에 사용되고 있는지 확인해 보세요. NVIDIA GPU의 경우, nvidia-smi 명령어를 사용하여 GPU 사용량을 확인할 수 있습니다.
데이터 로딩 속도
데이터 로딩 속도가 느린 경우, GPU가 충분히 활용되지 않을 수 있습니다. 이 경우, torch.utils.data.DataLoader의 num_workers 매개변수를 늘려 병렬 로딩을 사용해 보세요. 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.
배치 크기 조절
GPU를 사용할 때, 일반적으로 CPU보다 더 큰 배치 크기를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 GPU의 병렬 처리 능력을 더 잘 활용할 수 있습니다. 배치 크기를 늘려 보고 성능이 개선되는지 확인해 보세요.
GPU 연산 최적화
GPU 연산을 최적화하기 위해, torch.backends.cudnn.benchmark = True를 설정해 보세요. 이렇게 하면 cuDNN이 여러 알고리즘 중 가장 빠른 것을 자동으로 선택합니다. 하지만, 이 설정은 입력 크기가 고정되어 있을 때만 효과가 있습니다. 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.
모델을 GPU로 옮기기
모델을 GPU로 옮기는 것을 확인하십시오. 예를 들어, model.to('cuda')를 사용하여 모델을 GPU로 이동시킬 수 있습니다.
위의 사항들을 확인해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 추가적인 정보를 제공해 주시면 좋겠습니다. 예를 들어, 사용 중인 코드의 일부를 공유하시면 더 구체적인 도움을 드릴 수 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!강화 학습이면 agent늘리는게 더 빠릅니다.
weight update 횟수가 많지 않아 별차이 없는데
A3C 같이 업데이트가 많을 경우 안정적으로 학습하는데는 GPU가 더 좋습니다.