안녕하세요. Kaggle kernel 관련 질문이 있습니다.
안녕하세요.
머신러닝 완벽 가이드를 수강하면서 Kaggle Competition에 도전하고 있습니다.
multiclass classification을 해결하기 위해 LGBMClassifier를 사용 중에 Kaggle Kernel의 GPU를 사용하려 했습니다. 하지만 Draft Session에서의 GPU의 사용량을 보면 10%가 채 안됩니다.
CPU에서 GPU로 일거리를 던져주는데 병목 현상이 생겨서 그럴까요 ?
어떻게 해결해야 할까요 ?
감사합니다.
답변 1
1
안녕하십니까,
제가 정형 데이터에 lightgbm GPU 버전을 써본지가 하도 오래 되어서 기억이 가물가물합니다만,
일단, LightGBM으로 사용하면 GPU 사용량이 크지는 않습니다. 딥러닝이 아니기 때문에 연산을 무지막지 하게 수행하지 않기 때문입니다.
두번째로 GPU로 전달되는 데이터가 크지 않으면 GPU 사용량이 크지 않습니다.
세번째로 CPU Core가 많지 않아서 병렬로 수행되지 않을 경우에도 GPU 사용량이 크지 않았던 것 같습니다.
만약 GPU를 사용해서 학습 시간이 줄어들었다면 그걸로 충분할 것 같습니다. 정형 데이터 기반의 lightgbm로는 GPU를 Fully 활용하기 어려웠던것 같습니다.
학습 시간이 GPU를 적용했을 때 더 줄어드는지 함 확인해 보시지요.
감사합니다.
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