TensorFlow 2 GPU 메모리를 효율적으로 관리하기 위한 실무 가이드

2024-07-08

머리말

훈련이나 예측을 위해 TensorFlow 2를 사용할 때 GPU 메모리를 적절하게 관리하는 것이 중요합니다. GPU 메모리를 효과적으로 관리하고 해제하지 못하면 메모리 누수가 발생하여 후속 컴퓨팅 작업에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 기사에서는 기존 방식과 작업이 강제로 종료될 때 GPU 메모리를 효과적으로 확보하는 여러 가지 방법을 살펴보겠습니다.

1. 기존의 비디오 메모리 관리 방법

1. 기본 이미지 재설정

새로운 TensorFlow 그래프를 실행할 때마다 tf.keras.backend.clear_session() 현재 TensorFlow 그래프를 지우고 메모리를 확보합니다.

import tensorflow as tf
tf.keras.backend.clear_session()

2. GPU 메모리 사용량 제한

비디오 메모리 사용 정책을 설정하면 GPU 비디오 메모리가 너무 많이 점유되는 것을 방지할 수 있습니다.

필요에 따라 비디오 메모리 사용량 늘리기：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

비디오 메모리 사용량 제한：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
            gpus[0],
            [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)])  # 限制为 4096 MB
    except RuntimeError as e:
        print(e)

3. GPU 메모리 수동 해제

학습 또는 예측 후 사용 gc 모듈과 TensorFlow의 메모리 관리 기능은 GPU 메모리를 수동으로 해제합니다.

import tensorflow as tf
import gc

tf.keras.backend.clear_session()
gc.collect()

4. 사용 `with` 명령문 관리 컨텍스트

훈련 또는 예측 코드에 사용됨 with 리소스 릴리스를 자동으로 관리하는 명령문입니다.

import tensorflow as tf

def train_model():
    with tf.device('/GPU:0'):
        model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
            tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
        ])
        model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
        # 假设 X_train 和 y_train 是训练数据
        model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

train_model()

2. 태스크 강제 종료 시 비디오 메모리 관리

GPU 메모리를 해제하기 위해 TensorFlow 작업을 강제로 종료해야 하는 경우도 있습니다.이 경우 Python의multiprocessing 모듈 또는os 모듈은 리소스를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

1. 사용 `multiprocessing` 기준 치수

TensorFlow 작업을 별도의 프로세스에서 실행하면 필요할 때 전체 프로세스를 종료하여 비디오 메모리를 확보할 수 있습니다.

import multiprocessing as mp
import tensorflow as tf
import time

def train_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
    # 假设 X_train 和 y_train 是训练数据
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

if __name__ == '__main__':
    p = mp.Process(target=train_model)
    p.start()
    time.sleep(60)  # 例如，等待60秒
    p.terminate()
    p.join()  # 等待进程完全终止

2. 사용 `os` 모듈이 프로세스를 종료합니다.

프로세스 ID를 얻고 사용하여 os TensorFlow 프로세스를 강제로 종료할 수 있는 모듈입니다.

import os
import signal
import tensorflow as tf
import multiprocessing as mp

def train_model():
    pid = os.getpid()
    with open('pid.txt', 'w') as f:
        f.write(str(pid))

    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
    # 假设 X_train 和 y_train 是训练数据
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

if __name__ == '__main__':
    p = mp.Process(target=train_model)
    p.start()
    time.sleep(60)  # 例如，等待60秒
    with open('pid.txt', 'r') as f:
        pid = int(f.read())
    os.kill(pid, signal.SIGKILL)
    p.join()

요약하다

훈련이나 예측을 위해 TensorFlow 2를 사용할 때 GPU 메모리를 적절하게 관리하고 해제하는 것이 중요합니다.기본 지도를 재설정하고, 비디오 메모리 사용량을 제한하고, 비디오 메모리를 수동으로 해제하고,with 명령문 관리 컨텍스트는 메모리 누수 문제를 효과적으로 방지할 수 있습니다.작업을 강제로 종료해야 하는 경우 다음을 사용하세요.multiprocessing 모듈과os 모듈은 비디오 메모리가 적시에 해제되도록 보장할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 GPU 자원의 효율적인 활용을 보장하고 컴퓨팅 작업의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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