Google Colab에서 GPU를 사용하는 방법은 매우 간단하고 편리하지만, 무료 사용자와 유료 플랜 사용자 간에는 여러 가지 정책과 제한 사항이 존재하기 때문에 이를 잘 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 특히 GPU 자원은 제한적이기 때문에, 어떻게 효율적으로 할당받고, 장시간 안정적으로 사용할지에 대한 전략이 필요합니다. 이 가이드는 Google Colab에서 GPU를 활성화하는 기본 절차부터 시작해, 무료 플랜과 유료 플랜(Colab Pro, Pro+) 간 차이점, 그리고 작업 도중 세션이 끊기지 않도록 하는 실전 팁까지 한 번에 정리해드립니다.
먼저 GPU를 사용하는 방법은 Colab 환경에서 간단한 설정으로 가능합니다. 노트북 상단의 메뉴에서 ‘런타임’ → ‘런타임 유형 변경’ → ‘하드웨어 가속기’에서 GPU를 선택하면, 바로 GPU가 할당된 세션이 시작됩니다. 그러나 이때부터는 무료 사용자에게는 사용 시간과 할당량이 제한되며, 사용량이 많을 경우 일시적으로 GPU 자원이 차단되기도 합니다. 반면 유료 플랜은 더 긴 사용 시간, 우선 순위 자원 할당, 더 강력한 GPU 모델 선택 등의 혜택이 주어집니다.
하지만 아무리 유료 플랜이라도 무제한이 아니며, 장시간 연속 실행 시 세션이 종료될 수 있으므로, ‘세션 끊김 방지’가 매우 중요합니다. 예를 들어, 일정 시간마다 간단한 명령어를 실행해 세션 유지를 시도하거나, 중간 결과를 자주 저장하는 습관을 들이는 것이 좋습니다. 또한 데이터와 코드 관리를 위해 GitHub나 Google Drive와의 연동도 권장됩니다.
이외에도 Colab GPU 사용 중 자주 겪는 오류 상황, 예를 들어 ‘런타임 재시작’ 문제, 메모리 부족 현상, 라이브러리 버전 충돌 문제 등에 대한 해결책도 본 가이드에 포함되어 있어, 문제 발생 시 빠르게 대처할 수 있습니다. 더불어, 다양한 머신러닝 프레임워크별 GPU 최적화 팁과 실습 예제도 함께 제공하여, 초보자부터 중급 사용자까지 모두 실전에서 바로 적용할 수 있도록 구성했습니다.
결론적으로 이 가이드를 통해 Google Colab에서 GPU 환경을 최대한 효율적이고 안정적으로 활용하는 방법을 완벽히 익히실 수 있을 것입니다. 덕분에 복잡한 설정에 시간을 뺏기지 않고, 본격적인 연구와 개발에 집중할 수 있는 환경이 마련됩니다.
1. GPU 할당받는 가장 빠른 절차
Google Colab에서 GPU를 사용하는 가장 기본적인 방법은 ‘런타임 유형 변경’ 메뉴를 이용하는 것입니다.
- 런타임 유형 변경: Colab 페이지 상단 메뉴에서
런타임→런타임 유형 변경을 선택합니다. - 하드웨어 가속기 설정: ‘하드웨어 가속기’ 드롭다운 메뉴에서
GPU를 선택하고저장을 누릅니다. - GPU 종류 확인: 새 셀에
!nvidia-smi또는import torch; torch.cuda.get_device_name(0)를 입력하면 현재 할당된 GPU의 종류(T4, P100 등)를 확인할 수 있습니다.
주의: 하드웨어 가속기를 변경하면 런타임이 재시작되어 기존에 작업했던 모든 변수와 메모리가 초기화됩니다.
2. 무료(Colab Free) vs Pro/Pro+ 차이
Colab은 무료 사용자를 위한 ‘Free’와 유료 구독자인 ‘Pro/Pro+’로 나뉘며, GPU 사용 정책에 차이가 있습니다.
- Colab Free:
- GPU 할당 우선순위가 낮아 혼잡 시간대에는 할당이 어려울 수 있습니다.
- 세션이 최대 12시간 내외로 제한되며, 유휴 상태일 경우 더 빠르게 종료될 수 있습니다.
- GPU 종류는 T4, P100 등 중에서 임의로 배정됩니다.
- Colab Pro/Pro+:
- GPU 할당 우선순위가 높아 언제든 안정적으로 GPU를 사용할 수 있습니다.
- 더 긴 연속 사용 시간을 보장하며, 고성능 GPU와 높은 RAM을 선택할 수 있습니다.
- 계정별 사용량이 누적되면 일시적으로 제한될 수 있으나, 무료 플랜보다 훨씬 안정적입니다.
결론: 단발성 테스트나 가벼운 학습에는 Colab Free로 충분하지만, 장시간 대용량 데이터 학습이 필요하다면 Colab Pro 구독을 고려하는 것이 좋습니다.
3. GPU가 안 붙을 때 해결 루틴 (5분 컷)
GPU 할당이 안 될 경우, 다음 순서대로 시도해 보세요.
- 런타임 유형 재확인:
런타임→런타임 유형 변경에서GPU가 올바르게 설정되어 있는지 다시 확인합니다. - 런타임 재시작:
런타임→런타임 다시 시작을 클릭해 세션을 초기화합니다. - 노트 복제:
파일→드라이브에 사본 저장을 통해 새 노트에서 다시 시작하면 GPU가 할당될 확률이 높아집니다. - 세션 클린업:
런타임→모든 런타임 관리에서 현재 사용 중인 다른 모든 세션을 종료합니다. Colab은 한 번에 여러 GPU 세션을 사용하는 것을 제한할 수 있습니다. - 시간대 변경: 혼잡한 시간대(점심, 저녁)를 피해 이른 아침이나 늦은 밤에 재시도해 보세요.
4. 세션 종료를 최소화하는 실전 팁
Colab 세션이 갑자기 끊기는 것을 방지하고, 안정적으로 학습을 진행하는 팁입니다.
- 유휴 상태 방지: 긴 학습 루프를 돌려 세션이 유휴 상태로 인식되지 않도록 합니다. 다만, 의미 없는 반복문은 Colab 정책 위반이 될 수 있습니다.
- 체크포인트 저장: Google Drive를 마운트하여 학습 중간중간 모델 가중치와 학습 상태를 저장합니다.
Python
from google.colab import drive drive.mount('/content/drive')세션이 끊기더라도 마지막 저장 지점부터 학습을 재개할 수 있습니다.
- 메모리 관리: GPU 메모리가 부족하다면 배치 사이즈를 줄이거나, 학습 중간에
torch.cuda.empty_cache()를 사용해 메모리를 정리합니다. - 혼합 정밀도 사용:
torch.cuda.amp.autocast를 활용해 FP16(16비트 부동소수점)으로 연산하면 GPU 메모리 사용량을 줄이고 학습 속도를 높일 수 있습니다.
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