[FAQ] GPU 2개 사용, Dataset, 리더보드 관련 FAQ

**Q : Model을 train할 때 GPU의 활용을 높일 수 있는 방안이 있을까요?**
A : GPU 사용율이 낮은것은 많은 이유가 있을 수 있으나, GPU 메모리 로딩에 많은 시간이 걸리는 것이 문제인 경우가 다수입니다. Multi Processing을 이용하여 DataLoading을 할 경우 GPU Usage를 상승시킬 수 있습니다.

**Q : GPU를 2개 할당받았는데 이 GPU들로 돌릴 수 있는 모델의 개수는 최대 2개밖에 되지 않는 것인가요?**
A : GPU는 참가 팀 별 2EA 가 제공되며, 각 런타임에서 기본적으로 1EA가 할당됩니다. 이때문에 동시에 최대 2개의 런타임을 동작시킬 수 있습니다.
참고로 `nsml run -g 2` 라고 입력하시면 런타임에 2ea의 gpu를 할당할 수 있습니다. 보다 자세한 내용은 아래의 가이드에서 확인하실 수 있습니다.
https://n-clair.github.io/ai-docs/_build/html/ko_KR/contents/session/run_a_session.html

**Q : submit 할 때에는 다른 model train이 불가능한가요?**
A : model train과 submit은 동시에 수행 불가합니다.

**Q : 대회 데이터 셋 이름이 어떻게 되나요 ?**
A :
TRACK 1. 소형객체 인식 AI 모델 개발은 `CUBOX_SOC`
TRACK 2. 수식/도형/낙서/기호/OCR 데이터 중 인쇄체 인식 AI 모델 개발`CUBOX_OCR`

**Q : 리더보드 경로**
A :
TRACK 1. https://ai.nsml.navercorp.com/rankings/5
TRACK 2. https://ai.nsml.navercorp.com/rankings/6