[환경셋팅] 맥북 M1 Max GPU 사용하기- pytorch 환경, Segment Anything 모델 돌리기

SAM 너무 느리다. GPU vs CPU 속도가 무슨 20배 차이...;

맥북 GPU 사용하면 서버 GPU만큼은 아니어도 좀 빠르게 가능할까 싶어서 셋팅하는 글이다.

 

 

환경

• 맥북
• M1 Max
• MacOS: 13.0 이상 (14.1.1 사용중)
  이유: "RuntimeError: MPS support binary op with uint8 natively starting from macOS 13.0" 에러가 나중에 뜬다.

 

Q. 맥북에서 가속이 가능한가?

A. 가능하다.

 

device에 cpu or cuda를 지정해줬었는데, torch.device("mps") 이렇게 mps를 쓰면 된다.

글 참고: https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=163957

 

Q. MPS가 뭐지?

MPS 설명: https://dong-life.tistory.com/112 이 글을 읽으면 될듯.

Multi-Process Service (MPS)

 

 

환경 셋업1: homebrew, pip 설치

있으면 건너뛰어도 되는데 homebrew 설치하고, pip 설치하고, 경로를 설정해줬다.

 

참고했던 것

- https://whalec.io/mac/mac-homebrew-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EB%B0%A9%EB%B2%95/ homebrew

- https://www.takjakim.kr/macos/pip_install homebrew, pip

- https://stackoverflow.com/questions/42870537/zsh-command-cannot-found-pip 경로

 

 

환경 셋업2: conda 및 torch

설치 링크: https://pytorch.kr/get-started/locally/#mac-verification

- Stable 말고 Preview를 쓰자

 

발생 가능한 이슈

1.

conda path 설정하기: https://stackoverflow.com/questions/73615281/how-do-i-add-the-anaconda-path-to-the-path-environment-on-a-mac

 

2.

_C 무슨무슨 에러: Cython install로 해결

https://github.com/pytorch/pytorch/issues/1633

 

3. conda update 적용

conda update -n base -c defaults conda

 

4.

Stable 말고 Preview를 쓰라는 얘기는 여기 참고

https://github.com/pytorch/pytorch/issues/96610#issuecomment-1490930132

 

 

설치 확인

- import torch 해보고, 변수 만들어서 동작하는지 확인

- torch.device("mps") 동작 하는지 확인

 

 

여기까지 되면 SAM 설치한다.

 

돌리려는 모델: Segment Anything

https://github.com/facebookresearch/segment-anything#installation

GitHub - facebookresearch/segment-anything: The repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (S

 

 

실험 결과

- 30번 평균 낸 결과, 1.65초 소요. 서버 GPU에서 0.5초였고, CPU에서는 10초 가까이 걸렸던걸 생각하면 꽤 빠른 속도.

- 사용 할만한듯.

- 백본 크기에 따라 다를 수 있다. 이 글을 참고하자: https://kongsberg.tistory.com/4

 

참고 자료

- https://sebastianraschka.com/blog/2022/pytorch-m1-gpu.html