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여러 GPU를 사용한 분산 추론

분산 설정에서는 여러 개의 프롬프트를 동시에 생성할 때 유용한 🤗 Accelerate 또는 PyTorch Distributed를 사용하여 여러 GPU에서 추론을 실행할 수 있습니다.

이 가이드에서는 분산 추론을 위해 🤗 Accelerate와 PyTorch Distributed를 사용하는 방법을 보여드립니다.

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🤗 Accelerate

🤗 Accelerate는 분산 설정에서 추론을 쉽게 훈련하거나 실행할 수 있도록 설계된 라이브러리입니다. 분산 환경 설정 프로세스를 간소화하여 PyTorch 코드에 집중할 수 있도록 해줍니다.

시작하려면 Python 파일을 생성하고 `accelerate.PartialState`를 초기화하여 분산 환경을 생성하면, 설정이 자동으로 감지되므로 `rank` 또는 `world_size`를 명시적으로 정의할 필요가 없습니다. [‘DiffusionPipeline`]을 `distributed_state.device`로 이동하여 각 프로세스에 GPU를 할당합니다.

이제 컨텍스트 관리자로 `split_between_processes` 유틸리티를 사용하여 프로세스 수에 따라 프롬프트를 자동으로 분배합니다.

    from accelerate import PartialState
    from diffusers import DiffusionPipeline

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)
    distributed_state = PartialState()
    pipeline.to(distributed_state.device)

    with distributed_state.split_between_processes(["a dog", "a cat"]) as prompt:
        result = pipeline(prompt).images[0]
        result.save(f"result_{distributed_state.process_index}.png")

Use the `--num_processes` argument to specify the number of GPUs to use, and call `accelerate launch` to run the script:

    accelerate launch run_distributed.py --num_processes=2

> 자세한 내용은 🤗 Accelerate를 사용한 분산 추론 가이드를 참조하세요.

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Pytoerch 분산

PyTorch는 데이터 병렬 처리를 가능하게 하는 `DistributedDataParallel`을 지원합니다.

시작하려면 Python 파일을 생성하고 `torch.distributed` 및 `torch.multiprocessing`을 임포트하여 분산 프로세스 그룹을 설정하고 각 GPU에서 추론용 프로세스를 생성합니다. 그리고 `DiffusionPipeline`도 초기화해야 합니다:

확산 파이프라인을 `rank`로 이동하고 `get_rank`를 사용하여 각 프로세스에 GPU를 할당하면 각 프로세스가 다른 프롬프트를 처리합니다:

    import torch
    import torch.distributed as dist
    import torch.multiprocessing as mp

    from diffusers import DiffusionPipeline

    sd = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)

사용할 백엔드 유형, 현재 프로세스의 `rank`, `world_size` 또는 참여하는 프로세스 수로 분산 환경 생성을 처리하는 함수`init_process_group`를 만들어 추론을 실행해야 합니다.

2개의 GPU에서 추론을 병렬로 실행하는 경우 `world_size`는 2입니다.

    def run_inference(rank, world_size):
        dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

        sd.to(rank)

        if torch.distributed.get_rank() == 0:
            prompt = "a dog"
        elif torch.distributed.get_rank() == 1:
            prompt = "a cat"

        image = sd(prompt).images[0]
        image.save(f"./{'_'.join(prompt)}.png")

분산 추론을 실행하려면 `mp.spawn`을 호출하여 `world_size`에 정의된 GPU 수에 대해 `run_inference` 함수를 실행합니다:

    def main():
        world_size = 2
        mp.spawn(run_inference, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

    if __name__ == "__main__":
        main()

추론 스크립트를 완료했으면 `--nproc_per_node` 인수를 사용하여 사용할 GPU 수를 지정하고 `torchrun`을 호출하여 스크립트를 실행합니다:

    torchrun run_distributed.py --nproc_per_node=2

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