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🌙 개요
- 작년 초에 Pytorch를 이용해 딥러닝 모델을 학습시킬 때 겪었던 문제가 있었다. 필자는 macOS intel칩 데스크톱과 macOS m1칩 맥북 에어 유저였는데, 엔비디아에서 macOS에 대한 cuda지원을 중단해서, GPU를 사용할 수 없었다. 엔비디아 그래픽 카드가 탑재된 컴퓨터나 노트북이 아니면 GPU 사용이 어려웠던 것이다.
- 2022년 7월 초 Pytorch 깃헙에서 Pytorch 1.12를 릴리즈 함에 따라 애플 실리콘(M1, M2) 칩이 탑재된 맥북에서 GPU 사용이 가능해졌다 !!
- 방법은 MPS 장치를 사용하여 GPU를 가속하는 것이다. MPS 가속은 맥 OS 12.3 이상에서 지원되기 때문에 **" 몬터레이 12.3 버전 이상으로 업그레이드 후 " ** gpu를 사용했다.
🌙 GPU 사용 방법
macOS에서 pytorch로 모델을 학습시킬 때, ** GPU를 사용하는 방법**은 아래와 같다.
1. PyTorch 설치
# conda 이용 pytorch 최신 버전 설치
conda install -c pytorch pytorch
# pip 이용 설치
python -m pip install torch이미 설치되어있다면, 버전이 1.12.0 이상인지 확인한다.
2. mps가 현재 환경에서 지원되는지 확인
import torch
print(f"MPS 장치를 지원하도록 build가 되었는가? {torch.backends.mps.is_built()}")
print(f"MPS 장치가 사용 가능한가? {torch.backends.mps.is_available()}") 
위처럼 True로 출력이 되어야한다.
3. torch의 백엔드를 mps로 설정
device = torch.device("mps")4. mps 작동 여부 확인하기
파일을 작동시킬 경우, ‘활성상태보기’에서 Python이 차지하는 GPU 활용 비율이 급격히 상승하는 것을 확인할 수 있다.
참고한 사이트
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