TensorFlow with 모델 학습 과정 by GPU

TensorFlow에서 모델 학습 과정에서 GPU를 사용하는 방법은 크게 두 가지로 나뉩니다.

 

tf.device를 이용한 명시적 GPU 사용

tf.device를 이용하여 연산을 수행할 디바이스를 지정할 수 있습니다.
GPU를 사용하고자 하는 경우, /GPU:0와 같은 문자열을 지정합니다. 이후에 이용하는 모든 연산들은 GPU에서 수행됩니다.

 

tf.distribute를 이용한 자동 GPU 분배

tf.distribute 모듈은 TensorFlow 2.0부터 지원되는 분산 학습 기능을 제공합니다.
tf.distribute.MirroredStrategy 클래스는 하나의 모델을 여러 GPU에서 병렬로 학습할 수 있도록 지원합니다.
이 방법을 이용하면 명시적으로 GPU를 지정하지 않아도, TensorFlow가 자동으로 사용 가능한 모든 GPU를 이용하여 학습을 수행합니다.

두 가지 방법 모두 GPU를 사용하여 모델 학습을 진행할 수 있지만,
전제 조건이나 상황에 따라 어떤 방법이 더 효율적인지는 다를 수 있습니다.

첫 번째 방법인 with tf.device('/GPU:0'):를 사용하는 방법은 해당 코드 블록 내의 모든 계산을 GPU로 전송합니다. 따라서, 모델의 크기나 특정 계산이 GPU에서 실행될 때 CPU와 비교하여 더 빠른 경우에 효율적입니다.

두 번째 방법인 tf.distribute를 사용하는 방법은 여러 대의 GPU를 사용하는 경우 효과적입니다.
데이터 병렬 처리를 위해 여러 개의 GPU에 데이터를 분산시키고 각각의 GPU가 모델을 학습시키는 방법이기 때문입니다.

따라서, 모델의 크기나 특성에 따라 어떤 방법이 더 효율적인지 판단하고 적절한 방법을 선택해야 합니다.