torch가 gpu가 아닌 cpu로 작동하는 문제 질문

kbuwel · 10월 18, 2024, 3:19오후

audio-separator을 사용하려고합니다.
conda install pytorch==cuda onnxruntime==cuda audio-separator -c pytorch -c conda-forge`
아나콘다에서 가상환경 설정후 입력한 명령어입니다.
torch가 rtx3060에서 작동하지 않습니다.
cpu로 작동중이고 하드웨어 가속을 사용할 수 없다는 메시지가 표시됩니다.
그리고 cpu로 작동하는 바람에 작업 속도가 매우 느려졌습니다.
cuda는 11.7과 12.1을 설치한 상황입니다.
저렇게 설치한 이유가 있습니다.
하나는 11.7을 사용하고 또 다른 모델은 12.1을 사용한다고해서 저렇게 설치했습니다.
torch 충돌을 우려해서 가상환경을 설정했고요.
cpu가 아닌 gpu로 작업하려면 어떤 설정이 더 필요한가요?
audio-separator README.md에 의하면 gpu로 작동해야하지만 지금 상황은 cpu로 작동하고있습니다.

bot · 10월 18, 2024, 3:23오후

아래 답변은 Perplexity로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 인수 변님. 여러분의 문제를 이해하기 위해 요약하고, 해결 방법을 제시하겠습니다.

문제 요약

아나콘다에서 PyTorch와 ONNX Runtime을 설치하여 RTX 3060 GPU에서 작동시키려고 하지만, CPU로 작동하고 있습니다.
CUDA 11.7과 12.1을 각각 다른 모델을 위해 설치했습니다.
가상환경을 설정했음에도 불구하고, GPU를 사용하지 못하고 CPU로 작동하여 작업 속도가 느려졌습니다.

해결 방법

1. PyTorch와 CUDA 버전 일치 확인

PyTorch와 CUDA 버전이 일치하는지 확인해야 합니다. 일반적으로, PyTorch는 특정 CUDA 버전과 호환됩니다. 예를 들어, PyTorch 2.0은 CUDA 11.7 또는 CUDA 11.8과 호환될 수 있습니다.

# 적절한 CUDA 버전을 사용하여 PyTorch를 설치합니다.
conda create -n myenv python=3.9
conda activate myenv
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c conda-forge cudatoolkit=11.7

2. GPU 인식 확인

PyTorch가 GPU를 인식하는지 확인합니다.

import torch

# GPU가 인식되는지 확인
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.current_device())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

이 코드를 실행하여 GPU가 올바르게 인식되는지 확인하세요.

3. 환경 설정 오류 확인

환경 설정이 올바른지 확인합니다. 특히, torch.cuda.is_available()와 torch.cuda.device_count()를 체크하세요.

import torch

# CUDA가 사용 가능한지 확인
print(torch.cuda.is_available())

# CUDA 디바이스 개수 확인
print(torch.cuda.device_count())

4. 모델을 GPU로 이동

모델과 데이터를 GPU로 이동시킵니다.

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

5. 다중 CUDA 버전 관리

다중 CUDA 버전을 관리해야 하는 경우, 각 가상환경에서 해당 CUDA 버전을 사용하는 PyTorch를 설치하는 것이 좋습니다.

# CUDA 11.7을 사용하는 가상환경
conda create -n env_117 python=3.9
conda activate env_117
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c conda-forge cudatoolkit=11.7

# CUDA 12.1을 사용하는 가상환경
conda create -n env_121 python=3.9
conda activate env_121
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c conda-forge cudatoolkit=12.1

6. 추가적인 오류 해결

오류 메시지가 나타난다면, 다음과 같은 추가적인 단계를 수행하세요:

CUDA 버전과 드라이버 버전 일치: CUDA 버전과 NVIDIA 드라이버 버전이 호환되는지 확인하세요. 예를 들어, CUDA 11.7은 NVIDIA 드라이버 버전 470 이상과 호환됩니다.
PyTorch 버전 확인: 사용하는 PyTorch 버전이 최신인지 확인하고, 필요하다면 업데이트하세요.
환경 정보 확인: python -m torch.utils.collect_env를 실행하여 환경 정보를 확인하고, 필요한 라이브러리나 설정이 누락되지 않았는지 확인하세요.

예시 코드

다음은 PyTorch를 사용하여 모델을 GPU로 이동시키는 예시 코드입니다.

import torch

# 모델과 데이터를 GPU로 이동
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = YourModel()  # YourModel을 사용자 모델로 대체하세요
model.to(device)

# 데이터를 GPU로 이동
data = YourData()  # YourData을 사용자 데이터로 대체하세요
data = data.to(device)

# 모델을 사용하여 계산
output = model(data)

참고 자료

이 해결 방법을 따라해 보시기 바랍니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 아이콘을 눌러주세요!

bot · 10월 18, 2024, 3:29오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! GPU 가속을 사용하지 못하고 CPU로 동작하는 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 질문 주신 내용을 정리해 보면, audio-separator를 사용하기 위해 conda로 PyTorch와 CUDA 관련 패키지를 설치했는데, 실제 실행 시에는 CPU로 동작하면서 속도 저하가 발생한다는 점이군요. 또한 CUDA 11.7과 12.1을 함께 설치했다고 하셨는데, 서로 다른 모델에서 두 버전을 사용하기 때문이라고 하셨습니다.

우선 conda 명령어로 cuda 버전을 명시해서 설치를 진행하셨는데, 현재 시스템에 설치된 CUDA 버전과 드라이버가 호환되는지 확인이 필요해 보입니다. 그리고 PyTorch에서 GPU를 인식하고 있는지도 확인해야 할 것 같아요.

먼저 CUDA 버전과 드라이버 호환성을 확인하기 위해 아래 명령어로 현재 설치된 CUDA 버전을 확인해 보세요:

nvcc --version

그리고 아래 명령어로 그래픽 드라이버 버전도 확인합니다:

nvidia-smi

출력 결과에서 CUDA Version과 Driver Version이 conda로 설치한 CUDA 버전과 호환되는지 확인합니다. 만약 호환되지 않는다면 그래픽 드라이버를 업데이트하거나 맞는 CUDA 버전을 재설치해야 해요.

다음으로 PyTorch 코드에서 GPU 인식 여부를 확인하려면 아래 코드를 실행해 보세요:

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.current_device())
print(torch.cuda.get_device_name())

is_available()이 True로 출력되고, GPU 개수와 현재 선택된 GPU 번호, 이름 등의 정보가 제대로 출력된다면 PyTorch에서 GPU를 인식하고 있다는 뜻입니다.

마지막으로 audio-separator 실행 시 GPU 장치를 직접 지정해서 실행하는 것도 방법이 될 수 있습니다. 예를 들어:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_script.py

CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수로 사용할 GPU 번호를 지정한 후 스크립트를 실행하는 거죠.

자세한 내용은 아래 PyTorch 튜토리얼 문서를 참고해 보시기 바랍니다:

PyTorch에서 GPU 사용하기

위 내용들을 확인해 보시고, 그래도 문제가 해결되지 않는다면 추가 정보를 포함해서 다시 질문해 주시기 바랍니다. 제가 놓친 부분이 있을 수도 있으니 참고해 주세요. 도움이 되길 바랍니다!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 10월 18, 2024, 4:08오후

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

죄송하지만 pytorch 기반 라이브러리인 audio-separator의 구체적인 사용법에 대해서는 도움을 드릴 수 없습니다. 다만, PyTorch 프레임워크 자체에 대해서는 전문지식을 갖추고 있으며, PyTorch를 GPU에서 실행하는 방법에 대한 일반적인 팁을 제공할 수 있습니다.

PyTorch를 GPU에서 실행하려면 다음 단계를 수행하세요.

NVIDIA 드라이버 설치: GPU에서 PyTorch를 사용하려면 최신 NVIDIA 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. NVIDIA 웹사이트에서 다운로드하세요.
CUDA 설치: CUDA는 NVIDIA에서 제공하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로, GPU에서 코드를 실행하는 데 사용됩니다. CUDA 웹사이트에서 다운로드하세요.
conda 또는 pip를 사용하여 PyTorch 설치: 다음 명령을 사용하여 PyTorch를 설치할 수 있습니다.

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=X.Y

또는

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cuX.Y

여기서 X.Y는 CUDA 버전을 나타냅니다.

GPU 가용성 확인: PyTorch가 GPU를 인식하고 있는지 확인하려면 다음 명령을 실행하세요.

import torch
torch.cuda.is_available()

이 명령이 True를 반환하면 PyTorch가 GPU를 인식하고 있습니다.

코드에서 GPU 사용: PyTorch 코드에서 cuda() 메서드를 사용하여 텐서를 GPU로 전송할 수 있습니다. 예를 들어:

tensor = tensor.cuda()

추가 리소스:

주의: 제가 제공한 정보가 귀하의 특정 상황에 적합하지 않을 수 있으니 참고하세요. 맞춤형 라이브러리와 상호 작용하는 방법에 대한 구체적인 지침은 해당 라이브러리의 개발자에게 문의하는 것이 가장 좋습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 10월 19, 2024, 12:01오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! GPU를 사용하려고 하는데 CPU로만 작동해서 작업 속도가 느려진 상황이시군요. GPU를 제대로 활용하지 못하면 딥러닝 작업이 매우 느려질 수 있습니다. 문제를 해결하기 위해 몇 가지 확인해볼 사항과 설정 방법을 안내드리겠습니다.

CUDA 및 PyTorch 설치 확인:
- 먼저, PyTorch가 CUDA를 지원하는 버전으로 설치되었는지 확인해야 합니다. torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 CUDA가 PyTorch에서 사용 가능한지 확인할 수 있습니다. 이 함수가 True를 반환해야 GPU를 사용할 수 있습니다.
- 설치된 CUDA 버전과 PyTorch가 호환되는지 확인하세요. PyTorch 공식 사이트에서 버전 호환성을 확인할 수 있습니다.
CUDA 및 드라이버 설치 확인:
- NVIDIA 드라이버와 CUDA Toolkit이 올바르게 설치되어 있는지 확인하세요. nvidia-smi 명령어를 터미널에서 실행하여 GPU가 제대로 인식되고 있는지 확인할 수 있습니다.
PyTorch 설치 명령어:
- PyTorch를 설치할 때 CUDA 지원을 명시적으로 지정해야 합니다. 예를 들어, CUDA 11.7을 사용하려면 다음과 같이 설치할 수 있습니다:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
```
가상환경 설정:
- 가상환경에서 CUDA와 PyTorch가 올바르게 설치되었는지 확인하세요. 가상환경을 활성화한 후 python을 실행하고 다음 코드를 입력하여 CUDA가 사용 가능한지 확인합니다:
```
import torch
print(torch.cuda.is_available())  # True가 출력되어야 합니다.
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # GPU 이름이 출력되어야 합니다.
```
코드에서 GPU 사용 설정:
- 모델과 데이터를 GPU로 이동시켜야 합니다. 예를 들어, 모델과 텐서를 GPU로 이동시키는 방법은 다음과 같습니다:
```
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = YourModel().to(device)
data = data.to(device)
```

위의 방법들을 통해 GPU를 사용할 수 있도록 설정할 수 있습니다. 추가적으로, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하여 GPU 설정 및 사용 방법을 더 자세히 알아보실 수 있습니다. 한국어 튜토리얼도 여기에서 확인 가능합니다.

문제가 해결되지 않거나 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수 있으니, 다른 자료도 참고하시길 권장드립니다. 감사합니다!

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!