딥러닝 매크로 - 욜로 매치를 GPU로 사용하는 방법. (CPU vs GPU)

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안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 엔지엠 매크로는 딥러닝 모델을 사용한 이미지 매치가 있습니다. 도구 상자에 있는 [ 욜로 매치 ]인데요. 이미지를 학습시킨 모델과 콘피그, 라벨이 있으면 딥러닝으로 학습한 이미지를 찾아서 클릭할 수 있습니다. 단순한 [ 이미지 서치 ]와 [ 이미지 매치 ]보다 월등한 성능을 보여줍니다. 기본적으로 욜로 매치는 CPU 모드고, 엔지엠 에디터만 설치하면 정상 동작합니다. GPU 모드로 사용하려면 Nvidia社의 그래픽 카드가 필요합니다. 자신의 그래픽 카드가 딥러닝에 사용할 수 있는지 체크하려면 아래 사이트를 방문하세요.

[ 딥러닝 가능 여부 확인 ]

 

 

Your GPU Compute Capability(GPU 컴퓨팅 기능)라는 문구가 나오면 욜로 딥러닝을 사용할 수 있습니다. 이제, 아래 사이트에서 CUDA 10.2와 cuDNN 7.6.5를 설치하세요. 먼저 CUDA 를 설치하고, cuDNN을 다운로드 받아줍니다. 그리고, 그 안에 있는 bin, include, lib 폴더를 복사해서 쿠다가 설치된 폴더에 붙여넣기 해줍니다.

[ CUDA 10.2 설치 ]

[ cuDNN 7.6.5 다운로드 ]

 

 

마지막으로 Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable (x64) - 14.22.27821을 설치해야 합니다. 컴퓨터에 이 버전보다 높은 버전이 있으면 삭제 후 설치해야 합니다.

[ Visual C++ 14.22 설치 ]

 

이제 테스트를 위해 엔지엠 에디터를 실행하고, 새로운 스크립트를 추가 해줍니다.

 

 

아래 동영상을 참고하셔서 욜로 매치 액션을 스크립트에 추가하고, 모델과 콘피그, 라벨을 선택하세요. 그리고, GPU 모드로 변경해줍니다.

https://youtu.be/7b_wut_GtPQ

 

 

아래 동영상은 GPU 모드에서 사람과 자동차를 검출한 결과입니다.

https://youtu.be/PK8SjYXyGz8

 

 

이번에는 CPU 모드로 동일하게 실행 해볼께요. 잘 보이지는 않지만 CPU와 GPU는 인식율에 약간 차이가 있습니다. 그리고, 처리 속도도 미묘하지만 차이가 있죠. 이전 버전에서는 CPU와 GPU가 큰 차이를 보였지만, 최신 버전에서는 크게 차이를 못 느낄겁니다. 그만큼 최적화가 잘 되어 있고 CPU 성능을 잘 활용하고 있습니다. 이전에 욜로가 아닌 텐서플로우로 테스트한 내용도 있으니 아래 링크에서 참고 해보시기 바랍니다.

[ 텐서플로우 딥러닝 CPU vs GPU ]

https://youtu.be/PTRDxi-aSYE

 

 

[ 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 기초 학습 강좌 보기 ]

 

원본 글 보기

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