[ 자취방 워크스테이션 ] #20 도커 컨테이너의 GPU사용 확인하기

//1

이번 글은 아주 간단하지만 대단히 중요한 부분이라서 따로 글을 쓴다.

바로 GPU사용에 관한 것인데

파이토치에서 사용하는 방법도 있으나 일단은 tensorflow를 기준으로 하겠다.

 

 

 

 

//2

이전 글까지 따라왔다면 주피터를 잘 사용하고 있을 것이다.

이제는 주피터에 들어가서 터미널을 하나 열고 아래와 같이 입력해주자.

$ nvidia-smi

이렇게 생긴 표가 나오면 성공이다.

이 표는 ====선을 기준으로

선 위에 적힌 내용에 해당하는 값이

선 아래의 같은 위치에 위치해 있다.

 

이번엔 옵션을 하나 줘서

$ nvidia-smi -l 1

 

이렇게 하면 계속 이 표가 갱신된다.

-l 은 루프를 의미하고 1은 1초마다 한번씩이다.

이 상태에서 Ctrl+C로 멈출 수 있다.

 

여기서 주피터노트북을 열고 아래와 같이 코드를 짜본다.

import tensorflow as tf

a = tf.randome.normal((1,10000,10000))
b = tf.randome.normal((1,10000,10000))

i=0
while True:
	c = tf.matmul(a,b)
	print('iteration ::: %d'%i, end='\r')
	i+=1

텐서 a와 b는 적절하게 자신의 환경에 맞게 변경해야 한다.

프린트되는 이터레이션이 얼마나 빠르게 바뀌는지 보면서 

a와 b를 적절하게 바꿔주기 바란다.

눈으로 따라갈 수 있을만큼만 느려지면 된다.

이게 실행되고 있는 동안 아까 그 nvidia-smi를 보면

GPU를 100%사용하는 것을 볼 수 있다.