[세미나] HCLS Summit Korea 2022 MONAI Bootcamp 참여

오늘은 사전신청을 해두었던 HCLS Summit Korea 2022 MONAI Bootcamp에 참여하였습니다. 오프라인 참여자도 선착순으로 받는다는 메일을 받자마자 보내어 오프라인으로 참여하게 되었습니다. (이후에 오프라인 참여자를 더 받는다고 하니 경쟁이 치열하진 않았나 봅니다.. ^^)

 

장소는 혜화역 근처에 있는 서울대학교 병원에서 진행되었습니다.

 

조금 늦게 도착하여 안의 내부 사진과 강의 진행 사진은 찍지 못했지만 물과 다과, 멀티탭 등 준비는 철저하게 되어 있었어요. 

 

NVIDIA A100을 사용해볼 수 있는 기회여서 기대가 되었는데요. nvidia-smi을 찍어보니 GPU 메모리가 80Gb가 찍히는 것을 보았네요. ^^ 이번 세미나에서는 1인당 A100 하나씩을 제공하기에는 무리가 있다보니 여러 명이 하나의 A100을 나누어 쓰게 되어 조금은 아쉬웠습니다. 이 때문에 실습도중에 자꾸 커널이 죽지 않았나 싶네요.

 

의료영상에 관한 데이터를 학습 시에 torch의 라이브러리와 monai의 라이브러리로 학습시키는 코드를 비교해가며 코드를 살펴볼 수 있었는데요. 확실히 monai 라이브러리에서 좀 더 편의성을 느낄 수 있었습니다. 

 

중간중간에 강사님께서 전해주시는 GPU사용에 있어서의 꿀팁들을 받아 적었는데 이것 역시 큰 도움이 될 것 같네요. 

 

제가 모르던 내용을 정리한 것은 다음과 같습니다.

 

모델을 학습시키며 GPU 사용량을 확인하였을 때 시간에 따른 fluctuation이 발생할 경우 2가지 방법으로 해결이 가능하다고 합니다.

1) Dataloader 부분에서 num_worker의 수를 증가시키주어 커버가 가능
2) Augmentation 을 CPU로 할 경우 Dally를 통해 커버가 가능

 

좋은 실습 교육을 제공해주신 NVIDIA와 서울대학교 병원에게 감사를 표합니다.

 

 

 

-히비스서커스-