PyTorch는 딥러닝 계산을 수행하는 프레임워크이다.
딥러닝은 행렬연산, 벡터연산, 대규모 병렬 계산을 많이한다.
CPU는 소수의 강한 코어로 일반작업에 딥러닝 속도가 느리다면
GPU는 수천개의 작은 코어로 병렬연산에 특화되어 딥러닝 속도가 매우빠르다.
예를 들어 CNN학습을 한다면 CPU는 2시간이 걸린다면 GPU는 5분이 걸린다는것.
PyTorch
PyTorch Foundation is the deep learning community home for the open source PyTorch framework and ecosystem.
pytorch.org
NVIDIA CUDA는 NVIDIA GPU를 프로그래밍으로 사용할 수 있게 해주는 플랫폼.
CUDA 포함 버전 자동설치 명령
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
실제구조, 현재 사용흐름
PyTorch -> CUDA -> NVIDIA GPU
Python - PyTorch - CUDA Toolkit - cuDNN - NVIDIA Driver - GPU
cuDNN NVIDIA CUDA Deep Neural Network library
딥러닝 계산을 아주 빠르게 해주는 NVIDIA 라이브러리
특히 CNN RNN 행렬곱, convolution 최적화 담당역할이 주다 .
예전에는 CUDA, cuDNN 직접설치가 필수였으나 요즘은 pip intall torch 하면 CUDA 포함 버전 제공되는 경우가 많다.
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pytorch 설치
!pip3 install torch
!pip3 install torchvision
Python에서
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))
했을때
True
NVIDIA RTX XXXX나오면 성공이다.
노트북일경우 이가 안될 경우가 많다.
로컬 노트북에서도 확인해보자. 가상환경 생성
아쉽게도
PyTorch CUDA 사용불가로 CPU버전 PyTOrch 사용이 맞다 CUDA는 NVIDIA 전용기술로 RTX, GTX, NIVIDIA Laptop GPU 에서만 동작한다 .Intel Iris Xe는 Intel의 내장그래픽(iGPU)으로 일반그래픽, 영상출력, 가벼운 게임용도라 PyTorch CUDA를 지원하지않는다.
만족.
pip install torch torchvision torchaudio