윈도우에서 Tensorflow GPU 사용

분명 4년전 쯤에는 윈도우에서도 Tensorflow(GPU) 를 잘 사용했던 기억이 있었는데.

최근들어서 다시 인공지능 공부를 하면서 끄적여 보는데 GPU가 인식되질 않는다.

 

그래서 한 2시간 남짓 뻘짓을 했는데

다른 분들 뻘짓하지 말시라구 포스팅 해 둔다.

윈도우에 Tensorflow-GPU(2.5.0) 설치하기 - 그래픽카드 버전, CUDA 버전 등등

여러 블로그 글들도 뒤져보고...

StackOverflow, Reddit 등등 커뮤니티도 여럿 둘러봤지만 해결법을 찾지 못하던중...

 

Tensorflow 포럼에서 Jeff_Corpac 님이 말하는걸 근거로 여러 검색을 해 보니

아무래도 Tensorflow 자체가 2.11 버전부터 Windows GPU 연산지원을 하지 않는것으로 보인다.

 

Jeff_Corpac 님이나 다른 자료들은 2.10 버전으로 설치하면 된다고 하는데

언급된 커맨드로 설치하려하면 오류 메세지가 나온다.

 

어짜피 앞으로 업데이트가 안된다는 뉘양스가 강하기에

현재는 사용하는데 문제가 없겠지만

유지보수 측면에서 문제가 될 요지가 많다고 생각했다.

 

따라서 그냥 Tensorflow 에서 권장하는 Docker 를 사용하기로 했고.

Docker 사용하니 허탈할정도로 잘 된다.

간단한 예제코드를 빌드해 보니 GPU를 잘 뽑아쓴다.

제아무리 Docker 가 Container 가상화로 인해 다른 가상화보다 리소스 손실이 적다고 해도.

가상화는 가상화인 만큼 리소스 손실이 없는건 아니니...

사용하고 싶지 않아서 그냥 Window 환경에 다이렉트로 구축하고 싶었는데.

아무래도 Tensorflow 운영진들이 플랫폼을 Linux 에만 집중하고 싶은 모양이다.

그래서 Tensorflow 의 완성도가 보다 높아진다면 적극 찬성하는 편이긴 하다.

 

+ 잘 찾아보니 2.11 버전 Release 노트에 적혀있다.
이딴식으로 잘 안보이게 적어두지 말란말이다...

그냥 편하게 Docker 를 쓰거나

리소스 손실을 막고싶다면 Linux 를 쓰도록 하자!

 

 

참고할만한 포스팅

Docker 를 처음 써 보거나, 환경구축에 어려움이 있다면

Windows 10(WSL)에서 Docker를 활용하여 Tensorflow-GPU를 사용하기

해당 블로그를 참조하길 바란다.

참고로 나는 웹 환경을 별로 선호하지 않아서 Colab 정도를 제외하면

Python 작업은 거의 Visual Studio Code 환경에서 작업한다.

 

그리고 Docker Desktop 은 앵간하면 이용하지 않는것을 권장한다.