Google Colab-무료 GPU 사용

Google은 Colab 노트북에 무료 GPU 사용을 제공합니다.

GPU 활성화

노트북에서 GPU를 활성화하려면 다음 메뉴 옵션을 선택하십시오.

Runtime / Change runtime type

다음 화면이 출력으로 표시됩니다.

고르다 GPU노트북은 처리 중에 클라우드에서 제공되는 무료 GPU를 사용합니다. GPU 처리 느낌을 얻으려면 다음에서 샘플 애플리케이션을 실행 해보십시오.MNIST 이전에 복제 한 자습서.

!python3 "/content/drive/My Drive/app/mnist_cnn.py"

GPU를 활성화하지 않고 동일한 Python 파일을 실행 해보십시오. 실행 속도의 차이를 느꼈습니까?

GPU 테스트

다음 코드를 실행하여 GPU가 활성화되었는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

GPU가 활성화되면 다음과 같은 출력이 제공됩니다.

'/device:GPU:0'

장치 나열

클라우드에서 노트북을 실행하는 동안 사용되는 장치를 알고 싶다면 다음 코드를 시도하십시오.

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

다음과 같이 출력이 표시됩니다.

[name: "/device:CPU:0"
   device_type: "CPU"
   memory_limit: 268435456
   locality { }
   incarnation: 1734904979049303143, name: "/device:XLA_CPU:0"
   device_type: "XLA_CPU" memory_limit: 17179869184
   locality { } 
   incarnation: 16069148927281628039
   physical_device_desc: "device: XLA_CPU device", name: "/device:XLA_GPU:0"
   device_type: "XLA_GPU"
   memory_limit: 17179869184
   locality { }
   incarnation: 16623465188569787091
   physical_device_desc: "device: XLA_GPU device", name: "/device:GPU:0"
   device_type: "GPU"
   memory_limit: 14062547764
   locality {
      bus_id: 1
      links { } 
   }
   incarnation: 6674128802944374158
physical_device_desc: "device: 0, name: Tesla T4, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 7.5"]

RAM 확인

프로세스에 사용할 수있는 메모리 리소스를 보려면 다음 명령을 입력하십시오.

!cat /proc/meminfo

다음 출력이 표시됩니다.

MemTotal: 13335276 kB
MemFree: 7322964 kB
MemAvailable: 10519168 kB
Buffers: 95732 kB
Cached: 2787632 kB
SwapCached: 0 kB
Active: 2433984 kB
Inactive: 3060124 kB
Active(anon): 2101704 kB
Inactive(anon): 22880 kB
Active(file): 332280 kB
Inactive(file): 3037244 kB
Unevictable: 0 kB
Mlocked: 0 kB
SwapTotal: 0 kB
SwapFree: 0 kB
Dirty: 412 kB
Writeback: 0 kB
AnonPages: 2610780 kB
Mapped: 838200 kB
Shmem: 23436 kB
Slab: 183240 kB
SReclaimable: 135324 kB
SUnreclaim: 47916
kBKernelStack: 4992 kB
PageTables: 13600 kB
NFS_Unstable: 0 kB
Bounce: 0 kB
WritebackTmp: 0 kB
CommitLimit: 6667636 kB
Committed_AS: 4801380 kB
VmallocTotal: 34359738367 kB
VmallocUsed: 0 kB
VmallocChunk: 0 kB
AnonHugePages: 0 kB
ShmemHugePages: 0 kB
ShmemPmdMapped: 0 kB
HugePages_Total: 0
HugePages_Free: 0
HugePages_Rsvd: 0
HugePages_Surp: 0
Hugepagesize: 2048 kB
DirectMap4k: 303092 kB
DirectMap2M: 5988352 kB
DirectMap1G: 9437184 kB

이제 Google Colab을 사용하여 Python에서 머신 러닝 모델을 개발할 준비가되었습니다.