현재 사용하는 컴퓨터 환경이 cpu: 5600x, ram: 32gb,gpu: 6750xt입니다.
ROCM의 윈도우 버전이 나왔다고 들었는데 파이토치도 윈도우환경의 vscode에서 사용 가능한지 궁금합니다.
지금까지는 리눅스에서 사용했는데, 리눅스가 솔직히 편하진 않아서 윈도우 환경에서 사용하고 싶어 질문 남겨 봅니다..
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안녕하세요 ehdgo814님,
제가 보기에 ehdgo814님은 윈도우 환경에서 파이토치를 사용하고 싶으신 것 같습니다.
ehdgo814님의 질문을 정리해보겠습니다.
- 현재 컴퓨터 사양은 CPU: 5600x, RAM: 32GB, GPU: 6750xt입니다.
- Windows용 ROCM이 출시되었다고 들었습니다.
- 이에 Windows환경의 VSCode에서 파이토치를 사용할 수 있는지 궁금하십니다.
답변드리겠습니다.
Windows 환경에서 AMD GPU를 사용하는 경우 ROCM을 설치하여 파이토치를 사용할 수 있습니다.
ROCM 설치 방법은 다음과 같습니다.
- AMD 공식 사이트에서 Windows용 ROCM 설치 프로그램을 다운로드합니다.
- 설치 프로그램을 실행하여 ROCM을 설치합니다.
그리고 파이토치 설치 방법은 다음과 같습니다.
pip install torch==1.13.1+rocm5.2 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2/torch_stable.html
위와 같이 ROCM 버전에 맞는 파이토치 패키지를 설치하면 됩니다.
설치 후 VSCode에서 아무런 문제 없이 파이토치 코드를 실행할 수 있습니다.
다만 CUDA 기반 GPU와 비교했을 때 성능 차이가 있을 수 있습니다.
제가 대답 드린 내용이 잘못되었거나 부족한 점이 있으면 언제든지 댓글 남겨주세요. 감사합니다.
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안녕하세요 ehdgo814님, GPU를 활용한 모델 학습에 관심이 있으신 것 같네요. 질문 주신 내용을 정리해보면, AMD 라데온 GPU(6750xt)를 사용하여 윈도우 환경에서 PyTorch로 모델 학습이 가능한지, 그리고 ROCm의 윈도우 버전을 사용할 수 있는지에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다.
현재 PyTorch는 주로 NVIDIA의 CUDA를 사용하여 GPU 가속을 지원합니다. AMD GPU를 사용하기 위해서는 ROCm이라는 AMD의 오픈소스 플랫폼을 사용해야 하는데, 이는 주로 리눅스 환경에서 지원됩니다. 윈도우에서는 공식적으로 ROCm을 지원하지 않으며, 따라서 PyTorch와 함께 사용하기 어려운 상황입니다.
하지만, 최근에는 AMD에서도 윈도우용 드라이버를 개선하고 있으며, 일부 커뮤니티에서는 ROCm을 윈도우에서 사용하기 위한 비공식적인 방법을 모색하고 있습니다. 그러나 이러한 방법은 공식적으로 지원되거나 안정성이 보장되지 않으므로, 실제 프로덕션 환경이나 중요한 작업에 사용하기에는 위험할 수 있습니다.
따라서 현재로서는 윈도우 환경에서 AMD GPU를 사용하여 PyTorch로 모델을 학습하는 것은 공식적으로 지원되지 않습니다. 리눅스 환경에서 ROCm을 사용하는 것이 가장 안정적인 방법이며, 만약 윈도우에서 작업을 원하신다면 NVIDIA GPU를 사용하는 것을 고려해 보시는 것이 좋을 것 같습니다.
아래는 PyTorch 공식 문서 링크입니다. 여기서 PyTorch의 GPU 지원에 대한 자세한 정보를 확인하실 수 있습니다.
- PyTorch 공식 문서 (영어): PyTorch with CUDA
- PyTorch 한국어 튜토리얼: PyTorch 시작하기
AMD GPU에 대한 PyTorch 지원은 계속해서 변화하고 있으니, 추후에는 상황이 달라질 수도 있습니다. 그때를 대비하여 관련 커뮤니티나 공식 발표를 주시하는 것도 좋은 방법일 것입니다.
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 새로운 질문을 올려주시기 바랍니다. PyTorch와 관련된 다른 질문이 있으시면 도와드릴 준비가 되어 있습니다. 감사합니다!
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안녕하세요 ehdgo814님, PyTorch와 관련된 질문을 주셔서 감사합니다. 윈도우 환경에서 라데온 GPU를 사용하여 모델 학습이 가능한지에 대해 궁금해하시는군요. 질문을 정리해보면, 현재 사용하고 계신 컴퓨터 환경에서 ROCm을 통해 윈도우에서도 PyTorch를 사용할 수 있는지, 그리고 Visual Studio Code 환경에서의 사용 가능 여부를 알고 싶으신 것 같습니다.
현재로서는 PyTorch는 주로 NVIDIA의 CUDA를 사용하여 GPU 가속을 지원합니다. AMD GPU를 사용하기 위해서는 ROCm이라는 AMD의 오픈소스 플랫폼을 사용해야 하는데, 이는 주로 리눅스 환경에서 지원됩니다. 윈도우에서 ROCm을 사용하는 것은 공식적으로 지원되지 않으며, 따라서 PyTorch와 함께 사용하는 것도 공식적으로 지원되지 않습니다.
하지만, AMD는 HIP라는 도구를 통해 CUDA 코드를 ROCm으로 포팅할 수 있게 해주는데, 이를 통해 일부 개발자들이 PyTorch를 AMD GPU에서 사용할 수 있도록 비공식적인 방법을 제공하기도 합니다. 이러한 방법은 공식 지원이 아니기 때문에 안정성이나 성능에 있어서 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다.
윈도우 환경에서 AMD GPU를 사용하여 PyTorch를 실행하고 싶으시다면, 다음과 같은 방법을 고려해볼 수 있습니다:
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WSL (Windows Subsystem for Linux)을 사용하여 윈도우 내에서 리눅스 환경을 구성하고, 그 안에서 ROCm을 설치하여 PyTorch를 사용하는 방법입니다. 이 방법은 윈도우에서 리눅스 환경을 사용하는 것이므로, 리눅스에 익숙하지 않으신 경우에는 여전히 불편할 수 있습니다.
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PyTorch의 CPU 버전을 사용하는 것입니다. 이 경우 GPU 가속을 사용할 수 없기 때문에 학습 속도가 상당히 느려질 수 있습니다.
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NVIDIA GPU를 사용하는 것을 고려해보시는 것도 하나의 방법입니다. 이 경우 PyTorch와 CUDA를 사용하여 윈도우 환경에서도 GPU 가속을 이용한 모델 학습이 가능합니다.
아쉽게도 현재로서는 윈도우 환경에서 AMD GPU를 이용한 PyTorch 학습은 공식적으로 지원되지 않습니다. 더 자세한 정보를 원하신다면 PyTorch 커뮤니티나 ROCm 관련 문서를 참고하시는 것이 좋을 것 같습니다.
PyTorch 공식 문서: https://pytorch.org/
ROCm 공식 문서: AMD ROCm™ documentation — ROCm Documentation
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보를 찾으시거나 커뮤니티에 질문을 올려보시는 것도 좋은 방법입니다. PyTorch와 관련된 더 많은 정보는 PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.2.0+cu121 documentation) 또는 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)에서 찾아보실 수 있습니다.
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