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[강연] NVIDIA Dream Talk 이용덕 지사장 특강

2016.11.23 18:18

학교 공학관에서 엔비디아 이용덕 지사장의 특강이 있었다. 1부는 기술적인 이야기와 관련된 내용이었고, 2부에는 지사장의 조언이 있었다. 엔비디아는 GPU를 만드는 회사로서 최근 딥러닝 열풍이 불면서 큰 주목을 받는 기업 중 하나. 엔비디아의 그래픽카드는 딥러닝 연산에 큰 기여를 하며, 인공지능 업계를 선도하고 있다.


지금까지의 산업혁명에 대해 간단히 살펴보자.

 1차 산업혁명 (18세기)

 증기기관, 

 기계식생산

 2차 산업혁명 (19 - 20세기 초)

 전기에너지, 컨베이어벨트

 대량생산

 3차 산업혁명 (20세기 후반)

 컴퓨터, 인터넷 

 자동화생산

 4차 산업혁명 

 IOT,인공지능

 


산업혁명의 흐름은 위와같이 크게 4가지 큰 흐름으로 정리할 수 있다. 현재 진행되고 있는 4차 산업혁명은 빅데이터를 기반으로 한 정보혁명이다. 각종 센서와 디바이스의 영향으로 기존과는 상상할 수 없을정도로 방대한 양의 데이터들을 수집할 수 있게 되었고, 그런 거대한 데이터를 처리하는 효율적인 알고리즘으로 딥러닝 방식을 사용하고 있다. 그 과정에서 필연적으로 방대한 양의 연산이 요구되는데, 엔비디아의 GPU를 이용한 슈퍼컴퓨팅이 지금 각광받는 이유다.


상무님께선 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅이 요구되는 다양한 예를 보여주셨다.


첫째, 자율주행자동차

엔비디아는 DRIVE PX2라는 무인자동차 플랫폼을 내놓았다. 주행 중 다양한 도로상황 데이터를 수집해서 클라우드로 보내고, 딥러닝으로 분석 후 자동차의 주행을 결정하는 시스템이다. 


둘째, 의료산업

기존에는 초음파 검사를 통해 태아의 형체만을 어렴풋이 알 수 있었지만, 압도적인 컴퓨팅 파워를 바탕으로 3D 초음파를 구현하면, 태아의 얼굴을 선명하게 인식할 수 있다. 분자동역학 분야에도 적용할 수 있는데 HIV 바이러스를 원자 단계에서 자세하게 구현할 수 있다. 미국에서는 2020년까지 암 정복을 목표로 하며, cancer moonshot 프로젝트를 정부차원에서 실시하고 있다. 암을 파악하는데도 엔비디아의 강력한 연산기능이 필수적으로 사용된다.


셋째, 가상화

딥러닝이 주목받기 전까지 엔비디아는 단순히 GPU를 만드는 회사였다. 즉, 화려한 그래픽을 요구하는 게임 외에는 딱히 주목받지 못했다. 하지만 가상화 분야에서 엔비디아의 역할은 절대적이다. 우리는 지금까지 단순히 평면 디스플레이를 통해 가상세계를 봤다. 가상현실 기술이 발전하면서 VR 기계, 혹은 렌즈를 통해 더 입체적이고, 더 가깝게 가상세계를 체험하고 있다. 지포스 GTX 1080에 탑재된 파스칼 GPU에는 SMP(Simultaneous Multi-Projection) 기능이 탑재되어 있다. 하나의 시점에서 평면화 시켰던 것을 다양한 관점에서 동시에 평면화시키는 기술이다. VR과 같이 다중시점을 표현할 때 중요한 기술. 


이러한 가상화 기술은 우주비행사훈련, 방문없는 차량시승과 같은 간접체험에 활용될 수 있다. 게다가 가상화를 저장하는 ANSEL이라는 독특한 구조의 저장방식도 개발. 이러한 저장방식을 사용하면 360도의 뷰를 저장할 수 있다.



2부는 이용덕 지사장의 인생에 대한 조언이 있었다. 83학번 선배로서, 엔비디아 지사장으로서 그리고 부모의 입장에서 후배들에게 이야기하는 형식으로 진행됐다. 시작은 암울한 우리나라 고용 시장에 대한 소개로 시작됐다. 역대 최악의 실업률이지만 기업 입장에서는 구직자에 대해 잉여스펙이라고 생각한다고 했다. , 우리나라 청춘들은 끊임없이 공부하고, 스펙을 쌓지만 의미 없는 활동이라는 의미다. 지사장님께서는 정말 자기가 행복한 일을 찾으라고 하셨다. 그리고 무조건 실행하라고 하셨다. 그리고 남들이 간다고 무조건 대기업에 지원하기보다는 자기가 원하는 직무와 분야를 먼저 정하는 게 우선이라고 하셨다. 1부 기술 강연에서도 도전해볼만한 주제가 많다고 조언해주셨다.

 

가장 인상 깊었던 이야기는 김포공항 관련된 이야기였다. 이용덕 지사장은 검은 가방을 들고 다니며 비즈니스 맨을 꿈꾸어 왔다고 하셨다. 비즈니스 맨이 되기 위해 가장 필요한 조건은 영어. 제대로 된 영어학원이 전무했던 당시 무작정 영어를 배우기 위해 김포공항에서 외국인에게 말을 붙였다고 한다. 학생이라 비싼 공항 밥을 먹을 수 없어 김밥 한 줄을 들고. 처음에는 많이 거절당했지만, 외국인에게 접근하는 요령이 생기자 외국인들이 패기 넘치는 한 젊은이의 꿈에 시간을 투자해 주었다고 한다.

도길이 nvidia, 가상화, 기술, 딥러닝, 머신러닝, 실행, 엔비디아, 인공지능

Theano 설치방법

2016.10.05 15:47

- theano에 대한 간략한 설명과 함께

- 다른 theano 설치 블로그 혹은 자료 보면서 부족한 부분 조금 보충하기

- 사진크기도 일정하게 맞추고, 중요 실행구문과 주의사항은 특별히 표시해놓기,

- 명령프롬프트 관련 명령어 조금 보강하기

 

STEP.1 visual studio 설치

 

GPUC기반으로 만들어졌기 때문에 Visual Studio가 필요.

CUDA 최신버전인 7.5와 호환하기 위해선 반드시 2013버전을 설치해야한다.

설치가 완료되면 path설정을 해줘야 STEP.5vcvarsall.bat을 인식할 수 있다. 경로(path)설정은 아래 참고.

 

현재 dream spark에서는 2015 community 버전만 무료 다운로드 지원. theanovirtual studio 2015는 지원하지 않으므로 교내 포탈사이트를 통해 2013버전을 받아야한다.

 

path설정은 다음과 같은 방법으로 진행.

시작버튼 내컴퓨터 우클릭 속성 고급시스템설정 환경변수

환경변수 내 시스템변수 path 편집 버튼을 눌러 변수값 수정.

(수정 후 ;를 뒤에 붙여야 완료)

 

비주얼스튜디오의 경로를 추가하는 경우.

다음과 같은 일반적인 설치 주소를 추가시켜주면 된다.

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin;

STEP.2 CUDA 설치

 

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

쿠다는 딥러닝의 가속화를 위해 CPU대신 GPU 병렬처리를 이용하기 위해 설치한다. Visual Studio 2013을 먼저 설치 후 CUDA를 설치해줘야 통합설치가 가능하다. 자신의 윈도우 OS환경과 64비트가 맞는지 꼭 확인하고 설치할 것.

 

STEP.3 Anaconda 설치

 

https://store.continuum.io/cshop/anaconda/

최신버전이 아닌 2.7버전을 반드시 설치할 것. 파이썬 3를 이용하는 최신버전은 쿠다 7.5와 호환되지 않는다. , python2.7, 64bit용 설치.

 

STEP.4 tdm64-gcc 설치(실행 안될 시 설치)

 

http://tdm-gcc.tdragon.net/download

우리가 다루는 것은 image 데이터 이므로. OPENCV를 위한 툴을 다운받는다.

mingw의 경우 64bit에러가 발생하므로 tdm-gcc설치를 권장.

 

4가지 프로그램 설치가 끝나면 Theano설치를 위한 준비환경은 끝. Theano패키지를 설치해야하는데 그냥 설치하면 안되고, Visual Studio 64bit 기반 환경 안에 설치해줘야 C 기반의 CUDA 를 읽을 수 있다. 여기서부터 순서가 매우 중요하다.


STEP.5 Theano 설치

 

아나콘다 커맨드 창을 실행시켜 다음과 같은 구문 3를 실행.

 

-최신의 TOOL로 업데이트 : conda update conda


-blas를 위해서 설치 : conda install mkl


-gcc, g++를 위한 설치 : conda install libpython


-간단한 명령프롬프트 사용법

cd + 폴더명 : 하위폴더로 이동

cd.. : 상위폴더로 이동

cd\ : 이동초기화

d: : D드라이브로 이동하고 싶을 때 사용


STEP.6 Theano패키지 설치환경 패스 설정

 

VCpath설정을 위해 아나콘다 명령프롬프트창을 관리자권한으로 실행.



다음과 같이 입력.

-path 초기화

cd\

 

-path 설정

cd Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC

 

-실행 (cl.exe 라는 linker 64bit 로 설정)

vcvarsall.bat amd64

cl.exe가 제대로 실행되는지 확인 후 그 상태(디렉토리;영역)에서 Theano install.

 

STEP.7 Theano 설치

 

pip install theano


Theano 설치 완료 후 다음과 같은 구문 실행시켜 다시한번 확인.

 

where gcc

where cl

where nvcc


STEP.8 GPU사용선언

 

C:\Users\윈도우즈 사용자계정 이름\

위 경로에 아래의 내용을 .theanorc.txt 이름으로 저장

 

[global]

device = gpu

floatX = float32

 

[nvcc]

flags=--use-local-env cl-version=2013



-test 성공 메시지


-test.py 소스코드 첨부.

import numpy as np

import time

import theano

A = np.random.rand(1000,10000).astype(theano.config.floatX)

B = np.random.rand(10000,1000).astype(theano.config.floatX)

np_start = time.time()

AB = A.dot(B)

np_end = time.time()

X,Y = theano.tensor.matrices('XY')

mf = theano.function([X,Y],X.dot(Y))

t_start = time.time()

tAB = mf(A,B)

t_end = time.time()

print "NP time: %f[s], theano time: %f[s] (times should be close when run on CPU!)" %(

np_end-np_start, t_end-t_start)

print "Result difference: %f" % (np.abs(AB-tAB).max(), )


- test.py 만드는 법. 메모장에 코드를 그대로 복사-붙여넣기 한 후 저장할 때

파일형식 : 모든파일 설정 후 test.py로 저장.

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도길이 정보 딥러닝, 전기전자, 졸업연구