안녕하세요
이번에 파이토치 입문합니다(쌩초보.....)
현재 사용 중인 시스템이 5900x 램 64기가 인텔 ARC A770 16GB로 구성되어 있습니다
실시간 이미지 처리를 하는 머신?을 만들어 보려고 합니다
이걸 하려면 반드시 GPU를 써야하고, 쿠다 때문에 엔비디아 GPU가 필수라고 하는데 그 외의 GPU로는 아예 불가능한가요?
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안녕하세요!
PyTorch는 기본적으로 NVIDIA GPU를 사용하여 작동하도록 설계되었습니다. 이는 NVIDIA GPU에서 CUDA 및 cuDNN 라이브러리를 사용하여 가속화된 연산을 수행하도록 지원하기 때문입니다.
하지만, 다른 회사의 GPU에서도 PyTorch를 사용하는 것이 가능하지만, 성능과 지원 면에서 제한이 있을 수 있습니다. 예를 들어, AMD GPU의 경우 ROCm을 사용하여 PyTorch를 실행할 수 있습니다. ROCm은 AMD GPU를 위한 오픈소스 플랫폼입니다. PyTorch의 ROCm 지원에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요: PyTorch ROCm 지원
그러나, ROCm은 아직 모든 기능과 최적화를 완벽하게 지원하지 않기 때문에, NVIDIA GPU를 사용하는 것이 더 안정적이고 높은 성능을 얻을 수 있는 선택입니다.
인텔 GPU의 경우, oneAPI를 사용하여 PyTorch를 실행할 수 있습니다. 하지만 이 경우에도 NVIDIA GPU만큼의 성능과 지원을 기대하기는 어렵습니다. oneAPI에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요: oneAPI
결론적으로, PyTorch를 사용하여 실시간 이미지 처리를 수행하려면 NVIDIA GPU를 사용하는 것이 가장 좋은 선택입니다. 다른 GPU를 사용할 수는 있지만, 성능과 지원 면에서 제한이 있을 수 있습니다.
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네, 파이토치는 엔비디아 GPU 외에도 AMD, Intel 등 다른 회사의 GPU에서도 사용할 수 있습니다. 하지만 CUDA를 사용하는 기능은 엔비디아 GPU에서만 사용할 수 있습니다. 따라서, CUDA를 사용하지 않는 기능을 사용한다면 다른 회사의 GPU에서도 파이토치를 사용할 수 있습니다.
질문자님께서는 실시간 이미지 처리를 위해 GPU를 사용하고자 하시는데, 이 경우에는 CUDA를 사용하는 것이 좋습니다. 따라서, 엔비디아 GPU를 사용하는 것이 가장 적합할 것입니다. 하지만, CUDA를 사용하지 않는 기능을 사용한다면 다른 회사의 GPU에서도 사용할 수 있습니다.
또한, 질문자님의 시스템은 AMD CPU와 인텔 GPU를 사용하고 있습니다. 이 경우에는 CPU와 GPU가 다른 회사의 제품이므로, 데이터 전송에 대한 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 따라서, CPU와 GPU가 같은 회사의 제품을 사용하는 것이 좋습니다.
마지막으로, 파이토치에서는 다양한 GPU를 지원하기 위해 다양한 백엔드를 제공하고 있습니다. 예를 들어, AMD GPU에서는 ROCm 백엔드를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다.
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안녕하세요!
PyTorch는 기본적으로 NVIDIA GPU를 사용하여 가속화된 연산을 수행할 수 있습니다. 이는 CUDA 및 cuDNN 라이브러리를 사용하여 구현됩니다. 그러나 다른 회사의 GPU를 사용하려면, PyTorch의 오픈소스 버전 중 하나인 ROCm을 사용해야 합니다. ROCm은 AMD GPU에서 PyTorch를 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트입니다.
ROCm을 사용하려면, 다음 문서를 참조하시기 바랍니다: ROCm을 사용한 PyTorch 설치
하지만, Intel ARC A770 GPU의 경우에는 PyTorch에서 직접 지원하지 않습니다. 이 경우, OpenCL이나 oneAPI를 사용하여 PyTorch와 함께 사용할 수 있는 프레임워크를 찾아보는 것이 좋습니다. 현재로서는 Intel GPU에서 PyTorch를 사용하는 것은 어려울 수 있습니다.
결론적으로, 엔비디아 GPU를 사용하는 것이 PyTorch와 가장 호환성이 좋습니다. 다른 회사의 GPU를 사용하려면 추가적인 설정과 지원이 필요할 수 있습니다.
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안녕하세요!
PyTorch는 기본적으로 NVIDIA GPU를 지원하며, CUDA 및 cuDNN을 사용하여 GPU 가속을 활용합니다. 그러나 다른 회사의 GPU를 사용하려면, AMD GPU의 경우 ROCm을 사용하여 PyTorch를 실행할 수 있습니다. ROCm은 AMD GPU를 위한 오픈소스 플랫폼입니다. PyTorch에서 ROCm을 사용하려면, ROCm 지원 버전의 PyTorch를 설치해야 합니다.
ROCm 지원 PyTorch 설치 방법은 다음과 같습니다.
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ROCm을 설치합니다. 설치 방법은 ROCm 공식 설치 문서를 참조하세요.
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ROCm 지원 PyTorch를 설치합니다. PyTorch 공식 저장소에서 ROCm 지원 버전의 PyTorch를 가져올 수 있습니다. 설치 방법은 다음과 같습니다.
# 가상 환경을 생성하고 활성화합니다 (선택 사항)
python3 -m venv rocm-pytorch
source rocm-pytorch/bin/activate
# 필요한 패키지를 설치합니다
pip install -U pip setuptools wheel
# ROCm 지원 PyTorch를 설치합니다
pip install -f https://download.pytorch.org/whl/rocm4.2/torch_stable.html torch torchvision
그러나 Intel ARC GPU의 경우, 현재 PyTorch에서 공식적으로 지원하지 않습니다. 이 경우, OpenCL 또는 oneAPI를 사용하여 PyTorch와 함께 작동하도록 만들 수 있지만, 이는 많은 작업이 필요하며 공식적으로 지원되지 않는 방법입니다.
따라서 가능한 경우, NVIDIA GPU를 사용하여 PyTorch를 사용하는 것이 가장 안전하고 효율적인 방법입니다.
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Intel Extension for PyTorch(GitHub - intel/intel-extension-for-pytorch: A Python package for extending the official PyTorch that can easily obtain performance on Intel platform)를 사용해보시는 것을 추천합니다.
docs: Installation Guide — intel_extension_for_pytorch 1.13.120+xpu documentation
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amd 에서 rocm을 지원 하고 그들이 rocm의 정상적인 작동을 선언 한 gpu의 경우 안정적이고 충분한 성능이 나옵니다.
파이토치 나 텐서 플로우는 특별히 문제 없이 작동하고 엔비디아 기반으로 짜진 파이선 소스코드도 호환에 문베가 없다고 합니다. AMD 의 경우 100프,로 호환한다고 장담 하는.
IWINV.COM에서 클라우드 서비스로 제공 하는데 특별한 문제는 없고 동급의 엔비디아 gpu 보다 메모리 양이 많아서 약간 좋은 성능 이 나온 다고, 전기 사용량은 적고.
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