PyTorch - GPU를 활용한 병렬처리란?

GPU를 활용한 병렬처리는 CPU보다 빠른 속도로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 기술이다.

 

GPU는 CPU보다 대량의 연산을 더욱 빠르게 처리할 수 있는 구조를 가지고 있기 때문에,

대규모 데이터 처리를 위해 많은 연산을 수행해야 하는 머신러닝 모델의 학습 및 추론에 적합하다.

병렬처리는 CPU와 GPU의 처리 방식에 차이가 있는데, CPU는 일반적으로 시리얼(직렬) 처리 방식으로 동작한다.

이는 하나의 작업을 순차적으로 처리하는 방식이며, 복잡한 작업을 처리할 때는 느리게 동작한다.

 

반면 GPU는 많은 수의 작은 작업을 동시에 처리하는 병렬 처리 방식으로 동작한다.

이는 대량의 데이터 처리를 빠르게 수행할 수 있도록 한다.

PyTorch는 GPU를 활용한 병렬 처리를 지원함으로써 GPU를 활용하여 모델의 가중치를 업데이트하고, 데이터를 처리하며, 병렬로 작업을 실행하는 것으로 모델의 학습 및 추론 속도를 대폭 향상할 수 있다.

 

PyTorch에서는 CUDA 라이브러리를 사용하여 GPU를 활용한 병렬 처리를 지원한다.

* CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에서 개발한 GPU를 활용한 병렬 처리를 지원하는 프로그래밍 모델과 라이브러리다.