GPU 할당량
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작성한 질문수 1
안녕하세요 강사님
구글에 GPU 할당량을 계속 1로 요청했음에도 할당량을 풀어주지 않습니다.
GPU를 사용하지 않고 CPU만 있는 상태에서 실습 진행해도 큰 문제는 없을까요?
답변 1
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안녕하십니까,
이런 경우는 흔치 않은것 같습니다만, 조금 더 지켜 봐야 할 것 같습니다.
GPU가 아닌 일반 서버를 어느정도 사용해야 GPU 서버 사용이 가능하게 GCP 정책이 수정되었을 가능성이 있습니다.
먼저 동영상 강의 대로 테스트 서버 환경을 설치해 주시되 GPU가 아닌 일반 서버로 설정해 주십시요.
1. anaconda 설치 후 tf113, tf115 환경을 설치해 주십시요. tf115는 나중에 설치하셔도 무방합니다. 강의의 전반부는 tf113 환경 입니다. 강의에서 언급된 설치 파일인 DLCV/data/util/install_tf113.sh 에서 pip install tensorflow-gpu==1.13.1 을 gpu 버전이 아닌 pip install tensorflow==1.13.1 로 변경해 주십시요. tf115 환경도 설치하시려면 마찬가지로 tensorflow를 gpu 버전이 아닌 환경으로 변경해 주십시요.
2. SSD 까지는 CPU 환경에서 학습을 하셔도 큰 문제는 없습니다. 다만 CPU에서 Tensorflow inference 시에는 강의에 나오는 만큼 inference 속도가 1/10 수준으로 느려지는것만 참고해 주시면 됩니다.(아마 동영상 inference 가 많이 느릴 것입니다)
3. 적어도 Faster RCNN 실습을 수행하셨다면 CPU VM을 일정 수준 사용하였으니, GPU 서버를 생성 가능 할지 않을까 예상해봅니다. CPU VM을 사용하시면서 GPU 서버 생성을 주기적으로 시도해 주시면서 저에게 상황 업데이트 부탁드립니다.
감사합니다.
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