블록체인이 한창 인기를 뜨는 와중에도 개인적으로 딥러닝에 대한 관심이 왠지 꺼지지 않았습니다.
그래서 gtx1060 그래픽카드를 하나 구해서 컴퓨터에 장착해고 이런저런 샘플을 다운받아서 돌려보고 있는데, GPU가 없는 환경에서 실행한 결과보다도 더 느린 결과가 자꾸 나오더군요.
원인을 모르니 아나콘다 버전을 바꿔보기도 하고 , 딥러닝 패키지 버전도 바꿔봤는데 그다지 달라지는게 없었구요.
이때까지는 jupyter를 사용해 왔었는데, 우연히 전용 편집기인 spyder로 같은 코드를 실행하게 됐다가 제대로 속도가 나는 것을 발견했습니다.
결국 웹 브라우저를 통해서 실행을 하는 방식의 jupyter가 spyder프로그램 대비 gtx1060의 성능을 30배 이상 느리게 만들더군요.
(아래 그림 보면 2초 정도 걸릴 로직이 1분이 넘게 걸렸었습니다)
참고로 실행해본 샘플들은 대부분 keras 코드였는데, fit 함수에서 자동으로 생성해주는 출력이 지연을 일으키는게 아닌가 생각됩니다.
소스를 참고했던 웹사이트에도 비슷한 질문이 댓글에 보이던데, 아마 그분도 jupyter에서만 실행을 해본게 아닐까 생각이 드네요.
나름 하지 않아도 될만한 삽질은 피해가면 좋겠다 싶어서 공유차 포스팅 해 봤습니다.
여튼, 이번주 중부터 코인들도 가격이 상승세로 전환된 모습인데 다들 좋은 주말 보내시기 바랍니다~