실습환경 관련
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.
回答 3
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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.
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안녕하십니까,
권철민선생님 강의 잘 듣고있습니다.
실습환경을 Kaggle에서 해왔었는데 구글코랩이나 구글클라우드 대신 Kaggle을 사용해도 될까요?
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좋은 강의 감사드립니다.
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