TensorFlow에서 여러 GPU 사용하기 (코드 변경 불필요)

이 글은 GPU 가속을 위한 TensorFlow 구성에 대한 실습 기술 가이드입니다. tf.config를 이용한 GPU 감지 및 사용, 메모리 증가 제어, 수동 장치 배치 설정, GPU 간 텐서 실행 로깅 등 모든 것을 다룹니다. 또한 수동 전략 및 tf.distribute.Strategy를 모두 사용하여 여러 물리적 또는 가상 GPU에 모델을 확장하는 방법을 탐구합니다. 로컬에서 딥러닝 모델을 실행하든 프로덕션 환경을 준비하든, 이 워크스루는 TensorFlow의 GPU 기능을 잠금 해제하고 세밀하게 조정하는 데 도움이 됩니다.