[DirectML] DirectML 정리 + 예제 (1)

https://github.com/microsoft/DirectML

GitHub - microsoft/DirectML: DirectML is a high-performance, hardware-accelerated DirectX 12 library for machine learning. Direc

 

Direct-Machine Learning (DirectML)은 머신러닝을 위한 DirectX 12 GPU 가속 라이브러리(API)다. DirectX 12를 지원한다면 AMD, Intel, NVIDIA, 심지어 Qualcomm의 GPU까지 지원한다. DirectML을 이용하면 CUDA를 지원하지 않는 GPU에서도 가속 연산 (머신러닝, 딥러닝)을 돌릴 수 있다!

 

이 글에서는 DirectML readme를 정리하고, 제공되는 예제를 돌려보려고 한다. 

 

 

DirectML 요구사항

Software

DirectML은 Windows 10의 시스템 구성 요소로 배포되어 Windows 10 version 1903 (build 10.0.18362) 이상에서 별다른 설치 없이 사용 가능하다.

DirectML version 1.4.0 부터는 Microsoft.AI.DirectML (.NET)으로도 사용 가능해서 고정된 버전을 사용하고 싶거나 위 버전 이전에서 사용하고 싶을 때 nuget을 사용하여 새로 받을 수도 있다.

 

Hardware

DirectML에는 DirectX 12 지원 장치가 필요한데, 최근 출시된 거의 모든 상용 그래픽 카드는 DirectX 12를 지원한다. 

윈도우에서는 작업관리자에서 GPU의 DirectX version을 확인가능하다

DirectX 12의 경우,

• AMD GCN 1st Gen (Radeon HD 7000 series)과 그 이상
• Intel Haswell (4th-gen core) HD Integrated Graphics와 그 이상
• NVIDIA Kepler (GTX 600 series)와 그 이상
• Qualcomm Adreno 600과 그 이상 시리즈에서 지원된다.

 

 

DirectML Samples

먼저 가장 간단하게 돌려볼 수 있는 "HelloDirectML" 예제를 돌려보았다.

• HelloDirectML: A minimal "hello world" application that executes a single DirectML operator.

이 예제는 D3D12와 DirectML을 쵝화하고, operator를 생성 및 컴파일하고, GPU에서 operator를 실행하고 결과를 보여주는 최소한의 파이프라인을 담은 예제이다. 연산은 f(x)=x가 나오는 identity 연산자를 사용한다.

GPU 프로파일러 디버깅을 실행하면, 다음과 같이 GPU를 활용해서 output을 내었음을 알 수 있다.

 

 

 

 

최종목표

=> Hololens2의 amd gpu에서 directML을 이용하여 GPU로 deep learning 돌리는 것을 확인하기.