오뚝이개발자

GPU를 사용해 모델 학습을 돌리다보면 GPU의 사용률이 저조하게 나오는 경우가 있다. 이런 경우 충분한 자원이 있더라도 학습에 오랜 시간이 걸리게 된다. 이 때 필요한 것이 GPU 사용률을 최적화시키는 것이다. 방법은 많지만 그 중 가장 대표적인 방법을 소개하고자 한다. GPU 사용률이 저조한 이유는 대부분 CPU단에서 데이터 처리가 GPU에서의 처리 속도를 따라가지 못해 발생한다. 즉, GPU에서 처리할 데이터가 CPU에서 아직 프로세싱을 거쳐서 준비가 다 되지 않은 경우이다. num_workers 설정해주기 pytorch와 huggingface의 transformers엔 모두 num_workers라는 파라미터를 설정해줄 수 있다. 이는 학습 도중 CPU의 작업에 몇 개의 코어를 사용할지를 결정하는 ..

모델 학습을 돌리다보면 GPU 상태를 모니터링해야 되는 경우가 종종 있다. 내가 지정한 GPU로 프로그램이 잘 돌아가고 있는지, GPU 메모리가 학습이 진행되는 정도에 따라 얼만큼 점유되고 있는지, GPU 사용률이 충분히 높게 잡히고 있는지 같은 사항들을 확인해야 되는 경우들이 그러하다. 이럴 땐 아래의 커맨드로 확인이 가능하다. 리눅스 커맨드 창에 아래와 같은 명령어를 입력하면 1초 단위로 갱신되는 GPU 상태를 모니터링할 수 있다. watch -n -1 nvidia-smi