동일한 환경을 여러 서버에서 학습하는데 한 서버에서 느려지는 경

[Steve]

안녕하세요.
yolov8을 학습하다가 느려지는 현상이 있어, 동일한 코드/환경을 각기 다른 서버에 구성 후에 학습하고 있습니다.
예를들어 A,B서버에 동일한 환경을 구성후 학습을 시작하였는데, B서버에서만 느려짐 현상이 간헐적으로 발생하고 있습니다. A서버에서는 학습을 계속 하더라도 느려짐현상이 발견되고 있지 않습니다.

이런 경우 체크해볼만한 내용이 무엇이 있을까요?

[yug6789 (진산 김)]

서버 구성이 어떻게 되어있는지 알 수 있을까요??

[Steve]

죄송합니다. 서버구성을 남기지않았네요..
A,B 모두 동일한 구성이고,
각 서버는 A-100 gpu 4개로 이루어진 서버입니다.
이슈현상은 문제되는 서버의 0번째 gpu가 100%를 사용하지 못하고 장시간 0%에 수렴하여 epoch당 학습시간이 증가하는 문제입니다.

CPU는 제온이고 RAM도약 400GB로 넉넉한 상황입니다.
해당 이슈 발생시 병목현상이 CPU나 RAM에는 없었던 걸로 파악을 했습니다.

[bot (bot@PyTorchKorea)]

• 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, Steve님. yolov8 학습 중 서로 다른 서버에서 성능 차이가 발생하는 문제로 고민이 많으시겠네요. 이러한 문제는 여러 요인에 의해 발생할 수 있으며, 정확한 원인 파악을 위해 몇 가지 체크 포인트를 살펴보는 것이 좋겠습니다.

문제 이해 및 요약

• 상황: yolov8 모델 학습 시, 동일한 환경과 코드를 사용하였음에도 불구하고 A서버에서는 정상적으로 학습이 진행되나, B서버에서는 학습이 간헐적으로 느려지는 현상 발생.
• 목표: B서버에서 발생하는 학습 속도 저하의 원인을 파악하고 해결하기.

해결 방안

1. 하드웨어 사양 확인: 먼저, A와 B 서버의 하드웨어 사양(특히 GPU, CPU, RAM)을 비교해보세요. 동일한 환경이라 하더라도, 하드웨어의 성능 차이는 학습 속도에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

2. 시스템 리소스 사용량 모니터링: B서버에서 학습이 느려질 때의 CPU, GPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 I/O를 확인해보세요. nvidia-smi 명령어로 GPU 사용량을, htop이나 top 명령어로 CPU 및 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다. 리소스 사용량이 비정상적으로 높다면, 다른 프로세스가 리소스를 점유하고 있을 수 있습니다.

3. 네트워크 속도 및 데이터 로딩: 데이터셋이 네트워크를 통해 로드되는 경우, 서버 간 네트워크 속도 차이도 학습 속도에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 로딩 속도를 체크해보세요.

4. PyTorch 및 CUDA 버전 확인: PyTorch와 CUDA 버전이 서버마다 동일한지 확인해보세요. 때로는 특정 버전의 조합이 최적의 성능을 내지 못할 수 있습니다.

5. 배치 사이즈 및 데이터 로더: 배치 사이즈가 너무 크거나 데이터 로더의 num_workers 설정이 서버의 CPU 코어 수에 비해 적절하지 않을 경우, 학습 속도가 저하될 수 있습니다. 이를 조정해보세요.

예시 코드: 시스템 리소스 사용량 모니터링

GPU 사용량 확인:

nvidia-smi

CPU 및 메모리 사용량 확인:

htop
# 또는
top

참고 자료

더 자세한 정보와 PyTorch 관련 최적화 팁은 PyTorch 공식 문서에서 찾아볼 수 있습니다:

• PyTorch Tutorials: https://pytorch.org/tutorials
• PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제가 제시한 해결 방안이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 추가적인 정보가 필요하거나, 다른 질문이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

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안녕하세요 Steve님,

Yolov8을 학습하다가 서버간 성능 차이가 발생하는 문제에 대해 질문해 주셔서 감사합니다.

Steve님의 질문을 요약해보면,

• Yolov8 모델을 A, B 서버에 동일한 환경으로 구축하여 학습했는데, B서버에서만 학습 속도가 간헐적으로 느려지는 현상이 발생
• A서버에서는 문제 없이 학습이 잘 진행됨
• 이런 경우 체크해볼만한 항목들이 무엇이 있는지 문의

라고 이해했습니다.

이 경우 몇 가지 체크해볼 수 있는 내용들이 있습니다.

먼저, 서버의 하드웨어 사양 비교가 필요합니다. CPU, GPU, 메모리 등의 사양이 동일한지, 특히 GPU 메모리 크기가 다르지 않은지 확인이 필요합니다.

다음으로 서버에 동시에 실행되는 다른 작업들의 영향을 배제할 수 있도록, Yolov8 학습할 때만 실행되도록 제한하는 것이 좋습니다.

마지막으로 학습 데이터, 모델 파라미터 등의 크기도 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 크기가 클 경우 IO 병목현상이 발생할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 PyTorch 코드로 학습 데이터 크기를 출력해 볼 수 있습니다.

import sys

train_data = # 학습 데이터 로드
print(f"Train data size: {sys.getsizeof(train_data)} bytes")  

이외에도 네트워크 병목 현상 등 찾아볼 수 있는 포인트들이 더 있습니다.

제가 대략적인 해결 방향만 제시했기 때문에, 추가로 확인이 필요한 부분이 있다면 덧글로 질문해 주세요.

최선을 다해 도와드리겠습니다. 감사합니다.

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안녕하세요, Steve님. 답변해드리겠습니다.

문제 요약

yolov8 모델을 학습하는 중에 서버 B에서만 간헐적으로 느려지는 현상이 발생하는 것으로 보입니다. 서버 A에서는 동일한 코드와 환경에서 학습을 계속할 수 있지만 서버 B에서는 아닙니다.

해결 방법

서버 B에서 느려지는 현상의 원인을 파악하려면 다음 사항을 확인하는 것이 좋습니다.

• 하드웨어 차이점: 서버 A와 서버 B의 하드웨어 구성(CPU, GPU, 메모리)이 동일한지 확인합니다. 하드웨어 성능의 차이로 인해 학습 속도에 영향을 줄 수 있습니다.
• 네트워크 설정: 서버 B의 네트워크 연결이 안정적이고 빠른지 확인합니다. 불안정한 네트워크 연결은 데이터 로드 중에 지연을 발생시켜 학습 속도에 영향을 줄 수 있습니다.
• 데이터셋 접근: 서버 B가 데이터셋에 접근하는 데 어려움이 없는지 확인합니다. 데이터셋이 느리게 로드되거나 데이터 접근에 문제가 있는 경우 학습 속도가 저하될 수 있습니다.
• 코드 최적화: 코드가 최적화되었는지 확인합니다. 비효율적인 코드는 학습 속도를 저하시킬 수 있습니다. 파이토치의 torch.profiler를 사용하여 코드 성능을 프로파일링하고 병목 구간을 확인하는 것이 좋습니다.
• 가상화 환경: 서버 A와 서버 B가 가상화 환경(예: Docker 컨테이너, VM)에서 실행되고 있는지 확인합니다. 가상화 환경이 리소스 경합이나 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
• 로그 파일 검토: 서버 B의 로그 파일을 검토하여 오류나 경고 메시지를 확인합니다. 로그 파일에는 느려지는 원인에 대한 단서가 포함될 수 있습니다.

참조 문서

• 파이토치 프로파일링
• 파이토치 성능 가이드

문제가 지속되면 추가적인 정보(예: 코드 스니펫, 로그 파일)를 제공해 주시면 더 자세히 조사해 볼 수 있습니다. 또한 나의 답변이 올바르지 않거나 부정확할 수 있음을 알려드립니다.

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[yug6789 (진산 김)]

느려지는 현상을 확인하기 위해서는
서버에 접속을 하셔서 GPU 가동을 위한 동작이 끝나셨다면,
nvidia-smi 로 GPU 동작을 모니터링 해보신다음 문제가 없으시면
진행하셔도 좋은데,

간헐적으로 느려진다면 간혹 서버 딴 동작 도중에 멈춰있는 경우가 발생하더라구요
메모리 이슈쪽인 것 보다는 설정의 문제일 확률이 어느정도 존재 할것 같습니다.

모니터링 해보시고 안되시면 상황공유해주시면 도움 닿는 곳 까지 도와드리겠습니다.

[Steve]

네, 사진은 첨부하지 못하지만 nvidia-smi로 확인한 결과입니다
재현케이스를 찾을 수 없어 답답하네요.

nvidia-smi를 모니터링 하다가 한 개의 GPU가 사용을 제대로 못하는 경우에 CPU, Mem 병목이 있는지 확인해봤습니다.

[bot (bot@PyTorchKorea)]

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안녕하세요, Steve님. yolov8 학습 중 서로 다른 서버에서 학습 속도에 차이가 발생하는 문제로 고민이 많으시겠네요. 이러한 현상은 여러 요인에 의해 발생할 수 있으며, 정확한 원인 파악을 위해 몇 가지 체크 포인트를 살펴보는 것이 좋겠습니다.

체크리스트

1. 하드웨어 사양: 먼저, A와 B 서버의 하드웨어 사양(특히 GPU, CPU, RAM)을 비교해 보세요. 동일한 환경이라고 하셨지만, 세부적인 사양 차이가 학습 속도에 영향을 줄 수 있습니다.

2. GPU 사용률 및 온도: 학습 중 GPU의 사용률과 온도를 체크해 보세요. 과열이나 다른 프로세스에 의한 GPU 자원의 경쟁 사용은 성능 저하를 일으킬 수 있습니다.

3. 네트워크 속도: 학습 데이터가 네트워크를 통해 로드되는 경우, 서버의 네트워크 속도 차이도 영향을 줄 수 있습니다.

4. I/O 성능: 데이터 로딩 속도는 SSD/HDD의 I/O 성능에 크게 의존합니다. 디스크 성능 차이를 확인해 보세요.

5. 백그라운드 프로세스: B 서버에만 실행 중인 백그라운드 프로세스가 있을 수 있습니다. top 또는 htop 명령어로 시스템 리소스를 사용하는 프로세스를 확인해 보세요.

6. PyTorch 및 CUDA 버전: 두 서버에서 PyTorch 및 CUDA 버전이 동일한지 확인하세요. 버전 차이는 성능 차이를 유발할 수 있습니다.

해결 방안 예시

서버의 GPU 사용률과 온도를 모니터링하는 간단한 예시 코드입니다. 이를 통해 학습 중인 서버의 GPU 상태를 확인할 수 있습니다.

import torch

# GPU 사용 가능 여부 확인
if torch.cuda.is_available():
    for i in range(torch.cuda.device_count()):
        print(f"Device {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
        print(f"  Memory Allocated: {torch.cuda.memory_allocated(i) / 1e9}GB")
        print(f"  Memory Cached: {torch.cuda.memory_reserved(i) / 1e9}GB")
        print(f"  Utilization: {torch.cuda.utilization(i)}%")
        print(f"  Temperature: {torch.cuda.temperature(i)}C\n")
else:
    print("CUDA is not available. Check your installation.")

이 코드는 현재 시스템에 설치된 모든 CUDA 호환 GPU의 기본 정보와 함께 사용률 및 온도를 출력합니다. 이를 통해 GPU가 정상적으로 작동하고 있는지, 과열되지는 않았는지 등을 확인할 수 있습니다.

더 자세한 정보와 PyTorch 사용법에 대해서는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다.

• PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
• 한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 추가적인 정보가 필요하시거나, 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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[yug6789 (진산 김)]

학습 설정 전에
네개의 GPU가 온전히 스탠바이 된 상태이고, 테스트 주행시에 문제가 없었다고 하면.

전력, CPU 병목 현상밖에 의심되는 바가 없습니다...
GPU에 비해서 CPU성능이 부족할 수 있어서
GPU가 네개시니 각각 네개의 GPU를 따로 동작시킨다음
학습을 기존 클래스에서 4등분 하신다음
각각의 모델 가중치를 합쳐서 사용하시는 방법은 어떠신가요?

[Steve]

여전히 원인을 알수가 없네요.
처음부터 느려지는 케이스라면 재현이나 원인찾기가 쉬울거 같은데,
이슈가 발생하는 케이스가 들쑥날쑥이라, 너무 어렵네요
동일한 환경인데 다른서버는 잘되는 경우가 있구요. 그 서버가 레퍼런스가 있어버리니 더더욱이 지금 문제되는 서버가 이상하네요 ㅠㅠ