GPU

Google-Colab 에서 LightGBM GPU 사용하기

Kaggle Notebook에선 lightGBM gpu 버전을 쉽게 사용할 수 있다. 하지만 Google CoLab 에선 별도로 설치가 필요하다. 아래 코드를 CoLab 노트북 셀에서 실행하여 설치한 후 사용해본다. !git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM %cd LightGBM !mkdir build %cd build !cmake ../../LightGBM -DUSE_GPU=1 !make -j4 %cd ../python-package !python3 setup.py install --gpu

[XGBoost] XGBoost 학습 시 GPU(CUDA) 사용하기

XGBoost 모델 학습 시 매우 느린 성능을 보인다. 특히 Hyper-Parameter Optimization과 같은 기법을 병행하여 사용한다면 힘든 시간이 될 것이다. XGBoost의 대부분의 알고리즘은 CUDA 호환 GPU로 가속화될 수 있으며 이는 학습, 예측 및 평가를 포함한다. XGBoost에서 GPU를 지원한다. 지원 조건은 아래와 같다. CUDA 11.0 이상 Compute Capability 5.0 이상 GPU 활성화 방법 GPU 가속을 활성화하려면 device 매개변수를 cuda로 설정한다. 만약 동일한 노드에 여러 장치가 있는 경우 장치 순서(사용할 GPU를 지정)는 cuda: 구문을 사용하여 지정한다. XGBoost는 기본적으로 0(CUDA 런타임에서 보고된 첫 번째 장치)으로 설정..