[2023-10-13] mac intel, M1, M2에 tensorflow GPU 사용하도록 설치
[2023-10-13] mac intel, M1, M2에 tensorflow GPU 사용하도록 설치 (feat. 셔틀콕 D3)
안녕하세요. 클스 입니다.
2023년 10월 초에 구글에서 tensorflow 2.14 버전을 출시했습니다.
apple mac intel 칩이 장착된 2020년 이전 생산된 맥북들이 많습니다.
저도 2019년 맥 프로를 사용하고 있습니다.
워낙 nvidia가 cuda를 기반으로 머신러닝을 잘하는데, 안타깝게도 맥은 radeon 을 사용합니다.
2012년까지는 애플도 nvidia를 사용했다가, 발열로 인한 리콜을 한다음 radeon으로 변경한듯 싶습니다.
그 후로 머신러닝이 중요해지면서 GPU를 사용해야 하는 장비에는 nvidia 를 필수로 장착합니다.
아쉽게도 맥은 사용이 불가했었고, 일부 사람들이 맥에 장착된 radeon의 gpu를 사용할 수 있게 하려고
노력했습니다.
그 결과 지금은 metal 플러그인을 통해 지원이 가능해졌습니다.
그런데 버전 호환에 조합이 잘 필요하더군요~
그리고 nvidia의 독주를 막기위해 여러 회사의 gpu에서 동일하게 코딩이 가능하도록 언어를 개발하는
회사도 있습니다. 언어는 mojo 라고 합니다. 아래 유투브 링크 걸어 두었어요~
환경
- mac intel, mac m1, m2
- python 3.11.5
호환성
1. Intel MacOS 에 tensorflow gpu 사용하기
- tensorflow 2.12 버전만 tensorflow-macos가 지원한다.
$ pip install tensorflow-macos
tensorflow 2.12 버전이 설치된다.
$ pip install tensorflow-metal
(py311) [~/projects/tf]$ pip install tensorflow-metal
Collecting tensorflow-metal
Obtaining dependency information for tensorflow-metal from https://files.pythonhosted.org/packages/52/56/8373f5751011304a346f07e5423e69f809b626989d2541ae9e816ae7ced2/tensorflow_metal-1.1.0-cp311-cp311-macosx_12_0_arm64.whl.metadata
Downloading tensorflow_metal-1.1.0-cp311-cp311-macosx_12_0_arm64.whl.metadata (1.2 kB)
Requirement already satisfied: wheel~=0.35 in /Users/keulstar/.pyenv/versions/3.11.5/envs/py311/lib/python3.11/site-packages (from tensorflow-metal) (0.41.2)
Requirement already satisfied: six>=1.15.0 in /Users/keulstar/.pyenv/versions/3.11.5/envs/py311/lib/python3.11/site-packages (from tensorflow-metal) (1.16.0)
Downloading tensorflow_metal-1.1.0-cp311-cp311-macosx_12_0_arm64.whl (1.4 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.4/1.4 MB 18.3 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: tensorflow-metal
Successfully installed tensorflow-metal-1.1.0
$ pip freeze | grep tensorflow
tensorflow==2.12.0
tensorflow-estimator==2.12.0
tensorflow-io-gcs-filesystem==0.34.0
tensorflow-macos==2.12.0
tensorflow-metal==1.1.0
2. M1,M2 MacOs에 tensorflow gpu 사용하기
- tensorflow 2.12 이후 버전에서 tensorflow-macos가 지원한다.
tensorflow 2.14 버전이 기본으로 된다. intel 에서는 tensorflow-macos==2.14.0 을 설치하면
지원하지 않는다고 설치가 안된다.
$ pip freeze | grep tensorflow
tensorflow==2.14.0
tensorflow-estimator==2.14.0
tensorflow-io-gcs-filesystem==0.34.0
tensorflow-macos==2.14.0
tensorflow-metal==1.1.0
소스 및 실행 결과
tf1.py 소스를 작성한다.
import tensorflow as tf
cifar = tf.keras.datasets.cifar100
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar.load_data()
model = tf.keras.applications.ResNet50(
include_top=True,
weights=None,
input_shape=(32, 32, 3),
classes=100,)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False)
model.compile(optimizer="adam", loss=loss_fn, metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)
$ python tf1.py
리소스 모니터로 GPU 사용률을 확인한다. 처음에는 CPU가 많이 사용되다가, 데이터 로딩을 마치고
학습에 들어가면 GPU를 사용한다. 대략 CPU를 사용하는 것보다는 최소 20배 빠른듯 하다
참고로 제 경우는 맥 스투디오 울트라 최고 사양에서 3090과 비슷하다고는 하는데,
실제 돌려보니 80% 정도 성능 처럼 보입니다.
이만 클스 였습니다.
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