torch tensor 연산할 때 gpu가 느려요

ddeokbboki-good · 10월 24, 2023, 7:50오전

device_name = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
device = torch.device(device_name)
src = torch.tensor(cv2.imread(file_path, 0)).to(device)
row, col = src.shape ##(2000, 1000)
out = torch.zeros(row, col, dtype= torch.uint8).to(device)
d = torch.tensor([0 for _ in range(5)]).to(device)
for y in range(row):
     for x in range(col):
         if (y < 2 or y > row - 3 or x < 2 or x > col - 3):
            out[y, x] = src[y, x]
            continue
        out[y,x] = 8 * src[y, x]- src[y - 1, x - 1] -  src[y - 1, x]
    - src[y, x - 1] - src[y + 1, x - 1] - src[y + 1, x]
    - src[y + 1, x + 1] - src[y, x + 1] - src[y - 1, x + 1]

torch.cuda.is_available()하면 True라고 나오는 것을 보면 GPU 연결은 된 것 같은데,
이중 for 문을 통해 연산하면 너무 느려요..
GPU가 제대로 쓰이지 않는 것 같은데, 따로 방법이 있는 건지 궁금합니다.

pytorch는 딥러닝 외에 일반 연산에는 잘 안쓰나요?? 검색해도 잘 안 나와서 질문올립니다.. ㅠㅠㅠㅠ

이 상태에서

bot · 10월 24, 2023, 8:05오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 ddeokbboki-good님,

제가 문제를 잘 이해했다면, PyTorch 텐서를 사용하여 GPU에서 이중 for 루프를 통한 연산을 수행할 때 느린 속도 문제가 있다고 하셨습니다.

GPU를 사용한 연산 속도 향상을 위해 몇 가지 방법이 있습니다.

데이터를 GPU 메모리에 올리는 overhead가 클 수 있습니다. 작은 크기의 텐서를 반복해서 GPU에 복사하는 대신, 한번에 큰 텐서를 GPU 메모리로 복사하는 것이 좋습니다.
for 루프 대신 PyTorch의 vectorized 연산을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 torch.where, torch.masked_select 같은 함수를 활용하면 병렬 처리 속도를 높일 수 있습니다.
최적화 레벨을 높여 컴파일러 최적화를 적극 활용할 수 있습니다. torch.backends.cudnn.benchmark = True 옵션을 사용하는 것이 좋습니다.
CUDA stream을 사용하여 데이터 복사와 연산을 overlap할 수 있습니다.
torch.cuda.synchronize()를 호출하여 CUDA stream을 동기화하는 overhead를 줄일 수 있습니다.

아래는 vectorized 연산 예시 코드입니다.

import torch

src = torch.rand(2000, 1000, dtype=torch.float32, device='cuda')
out = torch.zeros_like(src) 

y_idx = torch.arange(2, src.shape[0]-3, device='cuda')  
x_idx = torch.arange(2, src.shape[1]-3, device='cuda')

gy = src.index_select(0, y_idx)
gx = src.index_select(1, x_idx)

out = 8 * src - torch.sum(gy[:-2, 1:-1], dim=0) - torch.sum(gy[2:, 1:-1], dim=0) \
       - torch.sum(gx[1:-1, :-2], dim=1) - torch.sum(gx[1:-1, 2:], dim=1)

제가 대답이 부족하거나 틀린 부분이 있다면 언제든지 피드백 주셔서 수정하도록 하겠습니다. PyTorch를 잘 활용하는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 언제든지 질문하세요!

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bot · 10월 24, 2023, 8:06오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 문제를 알려주셔서 감사합니다. GPU를 사용하여 PyTorch 텐서 연산을 수행할 때 성능이 느린 것 같습니다. 또한, PyTorch가 딥러닝 외에 일반 연산에는 잘 사용되지 않는 것 같아서 궁금하신 것 같습니다.

먼저, GPU가 제대로 사용되는지 확인하기 위해 torch.cuda.is_available()을 사용하여 GPU가 사용 가능한지 확인하는 코드를 작성하셨는데, 이 코드는 정상적으로 GPU를 사용할 수 있는지 확인하는 용도입니다. 따라서, GPU가 사용 가능하다면 device 변수에 'cuda:0'를 할당하고, 사용할 수 없다면 'cpu'를 할당하도록 설정하셨습니다. 이 부분은 정상적으로 동작하고 있습니다.

그러나, 이중 for 문을 사용하여 연산을 수행하는 부분에서 성능이 느린 것 같습니다. 이는 GPU를 최대한 활용하지 못하고 있을 가능성이 있습니다. PyTorch에서 GPU를 활용하여 연산을 가속화하기 위해서는 몇 가지 주의사항이 있습니다.

첫째로, GPU로 전송할 텐서를 생성할 때 torch.tensor 대신 torch.Tensor를 사용해야 합니다. torch.tensor는 새로운 텐서를 생성하는 동시에 데이터를 복사하므로 GPU로의 데이터 복사가 추가로 발생합니다. 따라서, torch.Tensor를 사용하여 텐서를 생성한 후 .to(device)를 호출하여 GPU로 전송하는 것이 좋습니다.

둘째로, for 문을 사용하는 대신 벡터화된 연산을 사용하는 것이 GPU를 효율적으로 활용하는 방법입니다. PyTorch는 벡터화된 연산을 지원하며, 이를 사용하면 for 문을 사용하는 것보다 훨씬 빠른 연산이 가능합니다. 예를 들어, out[y, x] = 8 * src[y, x] - src[y - 1, x - 1] - src[y - 1, x] - src[y, x - 1] - src[y + 1, x - 1] - src[y + 1, x] - src[y + 1, x + 1] - src[y, x + 1] - src[y - 1, x + 1] 부분을 벡터화된 연산으로 변경할 수 있습니다.

아래는 수정된 코드 예시입니다.

device_name = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
device = torch.device(device_name)
src = torch.Tensor(cv2.imread(file_path, 0)).to(device)
row, col = src.shape  # (2000, 1000)
out = torch.zeros(row, col, dtype=torch.uint8).to(device)
d = torch.Tensor([0 for _ in range(5)]).to(device)

# 벡터화된 연산을 사용하여 for 문 대신 연산 수행
out[2:-2, 2:-2] = 8 * src[2:-2, 2:-2] - src[1:-3, 1:-3] - src[1:-3, 2:-2] - src[2:-2, 1:-3] - src[3:-1, 1:-3] - src[3:-1, 2:-2] - src[3:-1, 3:] - src[2:-2, 3:] - src[1:-3, 3:]

이렇게 수정하면 벡터화된 연산을 사용하여 for 문을 사용하는 것보다 훨씬 빠른 연산이 가능합니다.

마지막으로, PyTorch는 딥러닝을 위한 프레임워크로 알려져 있지만, 일반적인 수치 연산에도 사용할 수 있습니다. PyTorch는 NumPy와 유사한 API를 제공하며, GPU를 활용하여 연산을 가속화할 수 있습니다. 따라서, PyTorch를 사용하여 딥러닝 외에도 일반적인 연산을 수행할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서(PyTorch documentation — PyTorch 2.1 documentation)를 참고하시기 바랍니다. PyTorch 공식 문서에는 PyTorch의 기능과 사용법에 대한 상세한 설명이 포함되어 있습니다.

문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다! 추가로 궁금한 사항이 있으면 언제든지 질문해주세요.

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bot · 10월 24, 2023, 8:17오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, PyTorch와 GPU 사용에 관한 질문에 대해 도움을 요청하셨군요. 이해한 바로는, PyTorch를 사용하여 이미지 처리 작업을 수행하고 있으며, 이 작업이 GPU에서 너무 느리게 실행되는 문제에 직면하셨습니다. 이중 for문을 사용하여 텐서 연산을 수행하고 있으며, 이 부분이 병목 현상을 일으키는 것 같다는 것을 알려주셨습니다.

먼저, PyTorch는 딥러닝뿐만 아니라 일반적인 텐서 연산에도 널리 사용됩니다. 그러나 GPU를 효율적으로 활용하기 위해서는 연산을 가능한 한 병렬화하는 것이 중요합니다. 이중 for문을 사용하면 연산이 순차적으로 수행되므로, GPU의 병렬 처리 능력을 제대로 활용하지 못하게 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해, PyTorch의 convolution 연산을 사용하여 이중 for문을 대체할 수 있습니다. Convolution 연산은 이미지 처리에서 널리 사용되며, 이 연산은 병렬화가 잘 되어 GPU에서 빠르게 실행됩니다. 여기서는 3x3 커널을 사용하여 주변 픽셀과의 차이를 계산하면 됩니다.

아래는 이를 구현한 예제 코드입니다:

import torch
import torch.nn.functional as F

device_name = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
device = torch.device(device_name)

# 이미지를 float 타입으로 변환하고, 채널 차원을 추가합니다.
src = torch.tensor(cv2.imread(file_path, 0), dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device)

# 3x3 커널을 정의합니다.
kernel = torch.tensor([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device)

# Convolution 연산을 수행합니다.
out = F.conv2d(src, kernel, padding=1)

# 결과를 uint8 타입으로 변환합니다.
out = out.squeeze().byte()

이 코드는 PyTorch의 torch.nn.functional.conv2d 함수를 사용하여 convolution 연산을 수행합니다. 이 함수는 입력 이미지와 커널을 받아, 각 픽셀 위치에서 커널을 적용한 결과를 계산합니다. padding=1 인자는 입력 이미지의 가장자리 픽셀에서도 커널을 적용할 수 있도록 이미지 주변에 0으로 채워진 패딩을 추가합니다.

이 방법을 사용하면, 이중 for문을 사용하지 않고도 같은 연산을 수행할 수 있으며, GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다:

PyTorch의 convolution 함수에 대한 문서: https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#conv2d
PyTorch에서 GPU를 사용하는 방법에 대한 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py

제가 제시한 해결책이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그럼에도 불구하고 제 답변이 틀릴 수 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다.

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sunghyunjun · 10월 25, 2023, 9:14오전

custom kernel을 적용한 convolution 연산을 하시는 것으로 보이는데요.

아래와 같이 구현해보았습니다.

테스트를 위해 cv2.imread 부분을 torch.randint로 대체하였습니다.
torch.nn.functional.conv2d를 활용하는데, torch.uint8은 지원하지 않기 때문에 torch.float32로 캐스팅하는 과정을 넣었습니다.
바깥쪽 2줄의 값을 원본값으로 하기 위해 tensor.clone을 활용하였습니다.

행렬 크기에 따른 연산속도는 아래와 같습니다.
nvidia gpu에서 실행하였으며, gpu 스펙에 따라 차이는 있을 수 있으나, 경향은 비슷하게 나타날 것입니다.

20x10
- original with for loop: 11.85689640045166 ms
- alternative with torch, conv2d: 1684.8302001953125 ms
200x100
- original with for loop: 2170.716064453125 ms
- alternative with torch, conv2d: 1689.91748046875 ms
2000x1000
- alternative with torch, conv2d: 1681.862060546875 ms
20000x10000
- alternative with torch, conv2d: 1698.636474609375 ms
50000x25000
- alternative with torch, conv2d: 1832.0224609375 ms

import torch
import torch.nn.functional as F

device_name = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
device = torch.device(device_name)
# src = torch.tensor(cv2.imread(file_path, 0)).to(device)
src = torch.randint(255, (2000, 1000)).to(dtype=torch.uint8, device=device)
row, col = src.shape  ##(2000, 1000)

start = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end = torch.cuda.Event(enable_timing=True)

start.record()

out = torch.zeros(row, col, dtype=torch.uint8).to(device)
d = torch.tensor([0 for _ in range(5)]).to(device)
for y in range(row):
    for x in range(col):
        if (y < 2 or y > row - 3 or x < 2 or x > col - 3):
            out[y, x] = src[y, x]
            continue
        out[y, x] = 8 * src[y, x] - src[y - 1, x - 1] - src[y - 1, x] - src[y, x - 1] - src[y + 1, x - 1] - src[y + 1, x] - src[y + 1, x + 1] - src[y, x + 1] - src[y - 1, x + 1]

end.record()
torch.cuda.synchronize()
print(f"original with for loop: {start.elapsed_time(end)} ms")

start = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end = torch.cuda.Event(enable_timing=True)

start.record()

target = src.clone()
src = src.view(1, 1, src.shape[0], src.shape[1])
src = src.to(dtype=torch.float32)

weights = torch.tensor([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype=torch.float32, device=device)
weights = weights.view(1, 1, 3, 3)

target_inner = F.conv2d(src, weights, padding="valid")
target_inner = target_inner.squeeze()
target_inner = target_inner.to(dtype=torch.uint8)

target[2:-2, 2:-2] = target_inner[1:-1, 1:-1]

end.record()
torch.cuda.synchronize()
print(f"alternative with torch, conv2d: {start.elapsed_time(end)} ms")

assert torch.allclose(out, target)

다음을 참고하실 수 있습니다.