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Tensorflow-directml-plugin을 사용하여 TensorFlow 2에 GPU 가속 사용

중요합니다

이 프로젝트는 이제 중단되었으며 현재 작업 중이 아닙니다.

이 릴리스에서는 학생, 초보자 및 전문가에게 TensorFlow 2용 DirectML 플러그 인을 사용하여 기존 DirectX 12 지원 하드웨어에서 ML(기계 학습) 교육을 실행할 수 있는 방법을 제공합니다.

비고

Python x86-64 3.10을 사용하여 설치 tensorflow-directml-plugin 할 수 있습니다. 하지만 tensorflow-directml-plugin 버전 3.11 이상에서는 지원되지 않습니다.

GPU를 사용하여 tensorflow-directml-plugin 모델을 실행하고 학습시킬 수 있도록 디바이스를 구성하는 방법을 알아봅니다.

1단계: 최소(및 최대) 시스템 요구 사항

TensorFlow-DirectML-Plugin을 설치하기 전에 Windows 또는 WSL 버전이 TensorFlow-DirectML-Plugin을 지원하는지 확인합니다.

Windows 기본

  • Windows 10 버전 1709, 64비트(빌드 16299 이상) 또는 Windows 11 버전 21H2, 64비트(빌드 22000 이상)
  • Python x86-64 3.7, 3.8, 3.9 또는 3.10. 버전 3.10은 지원되는 최대 버전이기도 합니다.
  • 지원되는 다음 GPU 중 하나입니다.
    • AMD Radeon R5/R7/R9 2xx 시리즈 이상
    • Intel HD Graphics 5xx 이상
    • NVIDIA GeForce GTX 9xx 시리즈 GPU 이상

Linux용 Windows 하위 시스템

  • Windows 10 버전 21H2, 64비트(빌드 20150 이상) 또는 Windows 11 버전 21H2, 64비트(빌드 22000 이상)
  • Python x86-64 3.7, 3.8, 3.9 또는 3.10. 버전 3.10은 지원되는 최대 버전이기도 합니다.
  • 지원되는 다음 GPU 중 하나입니다.

최신 GPU 드라이버 설치

하드웨어에 대한 최신 GPU 드라이버가 설치되어 있는지 확인합니다. Windows 설정의 Windows 업데이트 섹션에서 업데이트 확인을 선택합니다. 필요한 경우 위의 링크를 사용하여 하드웨어 공급업체에서 설치를 선택합니다.

2단계: Windows 환경 구성

Windows 기본

네이티브 Windows의 TensorFlow-DirectML-Plugin 패키지는 Windows 10 버전 1709(빌드 16299 이상)부터 작동합니다. winver 명령(Windows 로고 키 + R)을 통해 실행 하여 빌드 버전 번호를 확인할 수 있습니다.

Linux용 Windows 하위 시스템

위의 드라이버를 설치한 후에는 WSL을 사용하도록 설정하고glibc 기반 배포 (예: Ubuntu 또는 Debian)를 설치해야 합니다. 테스트를 위해 Ubuntu를 사용했습니다. Windows 설정의 Windows 업데이트 섹션에서 업데이트 확인을 선택하여 최신 커널이 있는지 확인합니다.

비고

Windows를 업데이트할 때 다른 Microsoft 제품의 업데이트를 받을 수 있는 옵션이 활성화되어 있는지 확인하세요. Windows 설정의 Windows 업데이트 섹션 내 고급 옵션에서 찾을 수 있습니다.

이러한 기능의 경우 커널 버전 5.10.43.3 이상이 필요합니다. PowerShell에서 다음 명령을 실행하여 버전 번호를 확인할 수 있습니다.

wsl cat /proc/version

3단계: 환경 설정

Windows 내에서 가상 Python 환경을 설정하는 것이 좋습니다. 가상 Python 환경을 설정하는 데 사용할 수 있는 많은 도구가 있습니다. 이러한 지침에서는 Anaconda의 Miniconda를 사용합니다. 이 설정의 나머지 부분에는 Miniconda 환경을 사용한다고 가정합니다. Python 환경 사용에 대해 자세히 알아보기

Miniconda에서 환경 만들기

시스템에 Miniconda Windows 설치 관리자를 다운로드하여 설치합니다. Anaconda 사이트에 설치하기 위한 추가 지침 이 있습니다. Miniconda가 설치되면 tfdml_plugin이라는 Python을 사용하여 환경을 만들고 다음 명령을 통해 활성화합니다.

conda create --name tfdml_plugin python=3.9 

conda activate tfdml_plugin

비고

tensorflow 버전 >= 2.9 및 python 버전 >= 3.7이 지원됩니다.

4단계: 기본 TensorFlow 설치

기본 TensorFlow 패키지를 다운로드합니다. 현재 directml 플러그인은 tensorflow–cpu==2.10에서만 작동하며, tensorflow 또는 tensorflow-gpu에서는 작동하지 않습니다.

pip install tensorflow-cpu==2.10

5단계: tensorflow-directml-plugin 설치

이 패키지를 설치하면 코드 변경 없이 기존 스크립트에 대한 DirectML 백 엔드가 자동으로 활성화됩니다.

pip install tensorflow-directml-plugin

비고

학습 스크립트가 디바이스 문자열을 "GPU"이 아닌 다른 값으로 하드 코딩하는 경우, 오류가 발생할 수 있습니다.

또는 원본에서 패키지를 빌드할 수 있습니다. 원본에서 빌드 tensorflow-directml-plugin 하기 위한 지침입니다.

DirectML 샘플 및 피드백이 포함된 TensorFlow

우리의 샘플을 확인하거나 기존 모델 스크립트를 사용하세요. 문제가 발생하거나 TensorFlow-DirectML-Plugin 패키지에 대한 피드백이 있는 경우 팀에 연결하세요.

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