인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, @신혜인님.

Google Colab의 무료 버전을 사용하실 경우, 하루 동안 사용할 수 있는 리소스(연산 시간, RAM 등)에 일정한 제한이 있습니다.
강의에서 안내드린 대로 T4 GPU로 설정하셨다면, 아래 이미지와 같은 환경일 것으로 예상됩니다.

또한 아래 이미지의 우측 상단의 RAM / 디스크 표시 부분을 클릭하시면 현재 사용 중인 리소스 상태를 확인하실 수 있습니다.
이 부분이 거의 가득 찼을 경우, 말씀하신 것처럼 코드 실행 속도가 현저히 느려지거나 중간에 세션이 종료되는 현상이 발생할 수 있습니다.

저 역시 무료 버전으로 여러 실험을 진행하다 보면, 리소스 한도에 걸려 실행이 느려지는 경우를 종종 겪습니다.
그럴 때는 두 가지 방법을 주로 사용합니다.

1. Colab Pro(유료 버전)을 사용하여 안정적인 환경에서 작업하는 방법

2. 여러 개의 Google 계정을 번갈아가며 사용하는 방법

저는 초반에 두 번째 방법을 활용해 약 5개의 계정으로 순환 사용하며 효율적으로 작업을 진행했습니다.

우선 다른 계정으로 시도해보시길 권해드립니다.

그래도 문제가 지속된다면, 구체적인 상황을 알려주시면 추가로 점검해드리겠습니다.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 신혜인님.

Colab에서의 처리 시간이 예상보다 오래 걸리고, GPU 백엔드와 관련된 오류 메시지가 표시되는 경우에 대한 문의를 주셨군요.

Colab에서의 긴 실행 시간과 GPU 사용

1. GPU 설정 확인: 실행 속도가 느려지는 것은 GPU가 아닌 CPU로 작업이 진행되고 있을 가능성이 큽니다. Colab에서는 무료 사용자의 경우 제한된 시간 동안만 GPU를 사용할 수 있습니다. 설정에서 런타임 유형을 GPU로 설정하셨는지 다시 한번 확인해주세요.

   • 설정 경로: 수정 > 노트북 설정 > 하드웨어 가속기 > GPU
     

2. GPU 자원 이용 이슈: Colab에서 무료 사용량이 초과될 경우, GPU에 연결되지 않을 수 있으며, 이 경우 CPU만 사용하게 됩니다. 가능하다면, 프리미엄 계정을 이용하여 확인해 보시는 것도 방법입니다.

3. 팝업 메시지 관련: “GPU 백엔드에 연결할 수 없음” 메시지는 주로 Colab 서버의 과부하나 사용량 초과로 인해 발생하는 경우가 많습니다. 이 경우, 몇 분 정도 대기 후 다시 시도해보거나, 다른 시간대에 시도를 권장드립니다.

이와 관련된 추가적인 도움이 필요하시다면, 강의 페이지에서 질문을 통해 지원을 요청하시거나, 지식 공유자의 기존 답변을 확인해 보시기를 추천드립니다.

아래는 강의 노트와 관련이 있을 수 있는 질문들에서 유용한 답변 링크입니다:
- Colab에서의 GPU 설정 및 최적화 방법
- Colab 과부하 시 대처 방법 및 GPU 확보

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.