실습환경 관련

Question

안녕하세요, 제가 가진 컴퓨터가 14코어 28스레드, 128Gb RAM, 1070Ti x 2 SLI 정도의 스펙을 가지고 있습니다. 제가 원하는 것은 그래픽카드의 코어수를 최대한 활용하고 싶은 것입니다. 각 분석방법 등에서 쿠다가속을 활용할 수 있는 방법이 있을까요? LightGBM 같은 경우는 제 나름 검색을 해보고 쿠다를 설치하고 그래픽 버전으로 설치를 했습니다.

권 철민 · Answer

안녕하십니까, Lightgbm은 예상하신대로 GPU를 사용할 수 있습니다. 그런데 현재 14 Core 정도면 병렬로 사용(n_jobs 파라미터를 -1로 설정) 하시면 CPU LightGBM을 사용하셔도 GPU용 LightGBM 보다 더 수행 성능이 나올것 같습니다만, 일단 LightGBM을 GPU를 이용해서 셋업을 하고 싶으신건지요? 그러시다면 만일 윈도우 환경이라면 아래 LINK를 사용해서 설치해 보십시요. https://datanetworkanalysis.github.io/2019/11/13/lightgbm_gpu  리눅스라면 조금 더 복잡합니다. https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/docs/GPU-Tutorial.rst 사용하실때는 LGBMClassifier 생성시 device를 gpu로 설정해 주십시요. from lightgbm import LGBMClassifier lgb = LGBMClassifier(device='gpu') 감사합니다.

김동호 · Answer

안녕하십니까, 권철민선생님 강의 잘 듣고있습니다. 실습환경을 Kaggle에서 해왔었는데 구글코랩이나 구글클라우드 대신 Kaggle을 사용해도 될까요?

박창언 · Answer

감사합니다. 덕분에 이것저것 많이 배우고 있습니다.