# 다중 CPU에서 효율적으로 훈련하기 [[efficient-training-on-multiple-cpus]] 하나의 CPU에서 훈련하는 것이 너무 느릴 때는 다중 CPU를 사용할 수 있습니다. 이 가이드는 PyTorch 기반의 DDP를 사용하여 분산 CPU 훈련을 효율적으로 수행하는 방법에 대해 설명합니다. ## PyTorch용 Intel® oneCCL 바인딩 [[intel-oneccl-bindings-for-pytorch]] [Intel® oneCCL](https://github.com/oneapi-src/oneCCL) (collective communications library)은 allreduce, allgather, alltoall과 같은 집합 통신(collective communications)을 구현한 효율적인 분산 딥러닝 훈련을 위한 라이브러리입니다. oneCCL에 대한 자세한 정보는 [oneCCL 문서](https://spec.oneapi.com/versions/latest/elements/oneCCL/source/index.html)와 [oneCCL 사양](https://spec.oneapi.com/versions/latest/elements/oneCCL/source/index.html)을 참조하세요. `oneccl_bindings_for_pytorch` 모듈 (`torch_ccl`은 버전 1.12 이전에 사용)은 PyTorch C10D ProcessGroup API를 구현하며, 외부 ProcessGroup로 동적으로 가져올 수 있으며 현재 Linux 플랫폼에서만 작동합니다. [oneccl_bind_pt](https://github.com/intel/torch-ccl)에서 더 자세한 정보를 확인하세요. ### PyTorch용 Intel® oneCCL 바인딩 설치: [[intel-oneccl-bindings-for-pytorch-installation]] 다음 Python 버전에 대한 Wheel 파일을 사용할 수 있습니다. | Extension Version | Python 3.6 | Python 3.7 | Python 3.8 | Python 3.9 | Python 3.10 | | :---------------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: | :---------: | | 1.13.0 | | √ | √ | √ | √ | | 1.12.100 | | √ | √ | √ | √ | | 1.12.0 | | √ | √ | √ | √ | | 1.11.0 | | √ | √ | √ | √ | | 1.10.0 | √ | √ | √ | √ | | ```bash pip install oneccl_bind_pt=={pytorch_version} -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-cpu ``` `{pytorch_version}`은 1.13.0과 같이 PyTorch 버전을 나타냅니다. [oneccl_bind_pt 설치](https://github.com/intel/torch-ccl)에 대한 더 많은 접근 방법을 확인해 보세요. oneCCL과 PyTorch의 버전은 일치해야 합니다. oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.0 버전의 미리 빌드된 Wheel 파일은 PyTorch 1.12.1과 호환되지 않습니다(PyTorch 1.12.0용입니다). PyTorch 1.12.1은 oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.10 버전과 함께 사용해야 합니다. ## Intel® MPI 라이브러리 [[intel-mpi-library]] 이 표준 기반 MPI 구현을 사용하여 Intel® 아키텍처에서 유연하고 효율적이며 확장 가능한 클러스터 메시징을 제공하세요. 이 구성 요소는 Intel® oneAPI HPC Toolkit의 일부입니다. oneccl_bindings_for_pytorch는 MPI 도구 세트와 함께 설치됩니다. 사용하기 전에 환경을 소스로 지정해야 합니다. Intel® oneCCL 버전 1.12.0 이상인 경우 ```bash oneccl_bindings_for_pytorch_path=$(python -c "from oneccl_bindings_for_pytorch import cwd; print(cwd)") source $oneccl_bindings_for_pytorch_path/env/setvars.sh ``` Intel® oneCCL 버전이 1.12.0 미만인 경우 ```bash torch_ccl_path=$(python -c "import torch; import torch_ccl; import os; print(os.path.abspath(os.path.dirname(torch_ccl.__file__)))") source $torch_ccl_path/env/setvars.sh ``` #### IPEX 설치: [[ipex-installation]] IPEX는 Float32와 BFloat16을 모두 사용하는 CPU 훈련을 위한 성능 최적화를 제공합니다. [single CPU section](./perf_train_cpu)을 참조하세요.