[Colab] 구글 코랩 GPU 사용방법

이번 포스팅에서는 구글 코랩을 이용하여 GPU를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

Google Colaboratory

구글 코랩은 주피터 노트북 환경을 제공하고 있어서 파이썬 사용자들이 편리하게 사용하실 수 있는 전산 툴입니다. 

이름에서 나타나듯이, 전산 베이스로 구성되어 있기 때문에 콜라보레이션 즉 협업하기 아주 좋은 툴이라고 볼 수 있습니다.

https://colab.research.google.com

Google Colaboratory

 

파이썬을 배우거나, 머신러닝 기법을 적용하고 싶은데 컴퓨팅 리소스를 관리하는게 너무 복잡하고 까다롭다고 하시는 분들께는 코랩이 안성맞춤인 사이트라고 보시면 됩니다. 모든 것이 웹베이스로 되어있으므로 로컬 컴퓨터는 그저 인터넷만 되면 되기 때문인데요. 코랩에 대한 소개보다는, 바로 GPU를 돌리는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

Colab 런타임 설정

코랩 사이트에 접속하여 구글 계정에 로그인한 뒤, 아래 사진처럼 진행합니다.

 

먼저 시작하고자 하는 새로운 노트를 만듭니다. 그 뒤 상단메뉴바에서 런타임 - 런타임 유형 변경을 눌러줍니다.

 

팝업창에서 GPU를 선택하고 저장을 누릅니다.

 

좌측의 폴더 아이콘을 누른 뒤, 나타난 사이드바에서 드라이브 마운트를 클릭하고 우측의 코드를 실행합니다. 연결된 구글 드라이브와 연동시키는 과정이라고 보시면 됩니다. 드라이브 내 파이썬 파일이 있을 경우 이 과정이 꼭 필요합니다.

만약 그게 아니라 코랩 파일 내에서 모든 코드를 작성할 수 있다고 한다면, 굳이 드라이브를 꼭 마운팅 시켜야할 필요는 없는 것 같긴 합니다.

파이토치에서는 TPU가 먹히지 않는 것 같습니다. 제가 만들었던 예제는 GPU보다 훨씬 느리게 돌아가더라구요. 또한, 코랩 GPU를 무한정 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 당연하게도 구글의 리소스를 내어주는 형태이기 때문에 한계가 있는데요.

구글 코랩 FAQ에서 가져왔습니다. 무료 버전은 한계가 있고, 역시나 돈을 지불해야 지속적으로 사용할 수 있다고 하니 참고하시면 좋겠습니다. 

 

사실 구글 코랩의 GPU를 사용해야겠다고 생각한 이유는, 최근에 구매한 맥북 프로가 느린 것 같아서였습니다. M1 pro 칩에 맞게 파이토치에서 아직 최적화가 안되어있다고? 본 것 같기도하고, 무엇보다 돌리는 모델 속도가 너무 느려서였는데요. 무료 버전의 구글 코랩보다는 빠른 것 같아서... 뭐가 뭔지 아직 조금 헷갈립니다. 이 부분은 추후 엔비디아 gpu를 사용중인 데스크톱으로도 동일 모델을 돌려본 뒤에 업데이트해서 명확하게 알아보겠습니다.