TensorFlow CPU 최적화 메시지 해결 방법: SSE, AVX 경고 무시해도 될까?

TensorFlow를 설치하고 실행했을 때 다음과 같은 메시지가 나타나는 것을 볼수 있습니다.

 

This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

 

처음 보면 에러처럼 보이지만, 사실은 단순한 정보 메시지입니다. 이 글에서는 이 메시지가 의미하는 바와, 필요 시 이를 해결하여 TensorFlow의 CPU 연산 성능을 최대로 끌어올리는 방법까지 자세히 설명합니다.

 

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1. 이 메시지는 왜 나타나는가?

TensorFlow는 다양한 CPU에서 호환되도록 보수적으로 빌드된 바이너리를 제공합니다. 모든 사용자에게 동일한 환경을 보장하기 위해 최신 CPU의 고급 기능(예: AVX2, FMA 등)은 기본적으로 활성화되어 있지 않습니다.

이 메시지는 "사용자의 CPU가 고급 명령어를 지원하지만 현재 TensorFlow 바이너리는 이를 사용하지 못하고 있다"고 알려주는 것입니다.

 

2. 무시해도 괜찮을까?

대부분의 사용자에게는 무시해도 전혀 문제가 없습니다. 이 메시지는 경고나 오류가 아닌 정보성 메시지이므로, 모델 학습이나 추론에 직접적인 영향을 주지 않습니다.

하지만 고성능이 필요한 프로젝트나, 데이터가 방대한 딥러닝 모델을 CPU로 학습하려는 경우에는 직접 빌드하여 최적화하는 것이 도움이 됩니다.

 

3. 신경쓰이면 숨길수 있다-로그 메시지 숨기는 방법

단순히 메시지가 신경 쓰인다면 아래 코드를 통해 숨길 수 있습니다.

여기서 주의 해야할 점은 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1'을 꼭 tensorflow를 import하기 전에 해야한다는 것입니다.

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1'  # '2' 또는 '3'으로도 설정 가능
import tensorflow as tf

 

• '1': INFO 메시지 숨김
• '2': WARNING까지 숨김
• '3': ERROR 제외 모든 로그 숨김

4. TensorFlow 직접 빌드로 최적화하기

CPU 최적화 성능을 100% 활용하려면 TensorFlow를 직접 빌드해야 합니다. 이는 시스템에 맞게 명령어 집합(SSE, AVX 등)을 활성화하여, 연산 속도를 향상시키는 방법입니다.

이것은 좀 전문적인 방법이라 일반 사용자에게는 필요하것 같지 않아 여기서 소개하지 않겠습니다.

 

5. 최적화된 비공식 TensorFlow 사용

직접 빌드가 어렵다면 다음과 같은 방법도 있습니다:

5-1. Intel 최적화 TensorFlow (AI Toolkit)

Intel에서 제공하는 AI Analytics Toolkit에는 AVX, FMA가 활성화된 TensorFlow가 포함되어 있습니다.

 

5-2. Anaconda 환경

Anaconda에서는 conda install tensorflow 명령만으로도 CPU 최적화된 바이너리를 설치할 수 있습니다.

 

conda create -n tf-opt python=3.9
conda activate tf-opt
conda install tensorflow

 

 

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TensorFlow의 “To enable the following instructions...” 메시지는 성능 최적화 관련 정보일 뿐이며, 대부분의 사용자에겐 무시해도 되는 메시지입니다. 하지만 더 나은 성능이 필요한 전문가라면, 직접 빌드 또는 최적화된 패키지를 활용해 AVX, FMA 등의 CPU 명령어를 활성화해야합니다.