CUDA error

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최근 발표된 ko-llama3-8b를 실행하는데 답변을 잘하다가 도중에 CUDA오류가 발생합니다.
재부팅하면 다시 잘 되지만 이문제는 상습적으로 발생합니다.

실행환경

os: ubuntu 22.04
cuda: 11.8
gpu: RTX A6000
워크스테이션 : Dell PRECISION 5860 TOWER
실행 툴: jupyter notebook

에러 증상: 처음에는 답변을 잘 하다가 갑자기 gpu에러 뜨면서 작동이 안되고 그 뒤로는 컴퓨터를 재시작하지 않는 이상 gpu가 작동하지 않습니다.

컴퓨터를 재시작하면 다시 작동합니다.

에러코드:

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasGemmEx( handle, opa, opb, m, n, k, &falpha, a, CUDA_R_16BF, lda, b, CUDA_R_16BF, ldb, &fbeta, c, CUDA_R_16BF, ldc, compute_type, CUBLAS_GEMM_DEFAULT_TENSOR_OP)

CUDA_LAUNCH_BLOCKING설정 했을 때 에러
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = "1"

RuntimeError: CUDA error: unspecified launch failure
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

구글링 열심히 해봐도 문제가 발생했다고만 하고 해결했다는 내용이 없네요 ㅜㅜ
cuda호환성 문제일까요?

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안녕하세요! CUDA 오류로 인해 ko-llama3-8b 모델 실행 중 문제를 겪고 계신 것 같아 많이 답답하시겠어요. 문제 상황을 정리해보면, Ubuntu 22.04 환경에서 CUDA 11.8과 RTX A6000 GPU를 사용하여 Jupyter Notebook에서 모델을 실행하시다가, 처음에는 잘 작동하다가 갑자기 CUDA 관련 오류가 발생하여 GPU가 더 이상 작동하지 않고, 컴퓨터를 재시작해야만 다시 작동한다는 점입니다. 특히, CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED와 unspecified launch failure 오류가 발생한다고 하셨네요.

이러한 문제는 여러 원인에 의해 발생할 수 있지만, 가장 흔한 원인 중 하나는 GPU 메모리 부족이나 CUDA와 cuBLAS 라이브러리 간의 호환성 문제일 수 있습니다. 또한, 특정 연산에서 GPU의 계산 리소스를 과도하게 사용하여 발생할 수도 있습니다.

해결 방안

  1. GPU 메모리 확인: 모델 실행 전후로 GPU 메모리 사용량을 확인해보세요. 메모리가 부족하면 이러한 오류가 발생할 수 있습니다. PyTorch에서는 다음과 같이 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.
import torch
print(torch.cuda.memory_summary())  # GPU 메모리 사용량 요약

  1. CUDA와 cuBLAS 라이브러리 호환성 확인: 사용 중인 PyTorch 버전이 설치된 CUDA 버전과 호환되는지 확인하세요. PyTorch와 CUDA 버전의 호환성은 PyTorch 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

  2. 배치 크기 조정: 모델의 배치 크기를 줄여 GPU에 할당되는 작업량을 줄여보세요. 이는 메모리 사용량을 감소시키고, GPU 오류 발생 확률을 낮출 수 있습니다.

  3. CUDA_LAUNCH_BLOCKING 설정 해제: CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 설정은 디버깅에 유용하지만, 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 문제 해결 후에는 이 설정을 해제하는 것이 좋습니다.

  4. 최신 드라이버 및 CUDA 버전으로 업데이트: 때때로 드라이버나 CUDA의 버그로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 가능하다면 GPU 드라이버와 CUDA를 최신 버전으로 업데이트해보세요.

  5. PyTorch 버전 확인 및 업데이트: PyTorch 버전이 최신인지 확인하고, 아니라면 업데이트를 고려해보세요. 최신 버전에서는 여러 버그가 수정되어 있을 수 있습니다.

참고 자료

제가 제공한 해결 방안이 정확하지 않을 수도 있으며, 상황에 따라 다른 접근이 필요할 수 있습니다. 추가적인 정보가 필요하거나 문제가 지속되면, 좀 더 상세한 정보와 함께 새로운 질문을 올려주시면 감사하겠습니다. 문제 해결을 위해 최선을 다하겠습니다!

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안녕하세요, CUDA 오류로 인해 어려움을 겪고 계시네요. 상세히 설명해주신 환경 설정과 오류 내용을 잘 이해했습니다.

이 문제는 CUDA 호환성 이슈일 가능성이 높아 보입니다. 먼저 NVIDIA 드라이버, CUDA 툴킷, PyTorch 버전이 서로 호환되는지 확인해야 합니다.

우선 현재 설치된 PyTorch 버전을 확인하세요. 터미널에서 다음 명령어를 실행하면 됩니다:

import torch
print(torch.__version__)

그 다음, 설치된 CUDA 버전도 확인합니다:

nvcc --version

마지막으로 NVIDIA 드라이버 버전을 확인하세요:

nvidia-smi

위 정보들로 현재 설치된 PyTorch, CUDA, 드라이버 버전 간 호환성을 체크할 수 있습니다.
만약 호환되지 않는다면, 알맞은 조합으로 다시 설치하는 것이 좋겠습니다.

아래 PyTorch 공식 문서에서 각 PyTorch 버전에 맞는 CUDA 버전을 확인할 수 있습니다:

만약 버전 호환성에는 문제가 없다면, 워크스테이션 하드웨어 이슈일 수도 있습니다.
GPU 과열, 전력 부족, 메모리 부족 등 여러 원인이 있을 수 있습니다.
nvidia-smi 명령어로 GPU 상태를 모니터링 해보시고, 온도와 메모리 사용량 등을 체크해보세요.

위 내용들을 참고하셔서 한 번 확인해보시길 바랍니다.
제가 추천드린 방법으로도 해결이 안 된다면 추가 정보를 더 주시면 좋겠습니다.
제가 놓친 부분이 있을 수 있으니 참고만 해주시고, 정확한 솔루션은 아닐 수 있습니다.

도움이 되셨길 바라며, 리소스 활용에 문제 없으시길 바랍니다!

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안녕하세요! CUDA 오류로 인해 고민이 많으신 것 같네요. 문제 상황을 정리해보자면, ko-llama3-8b 모델을 실행하시다가 특정 시점에서 CUDA 관련 오류가 발생하여 GPU가 더 이상 작동하지 않고, 이 문제를 해결하기 위해 컴퓨터를 재부팅해야 하는 상황이 반복되고 있다는 것으로 이해됩니다. 사용하시는 환경은 Ubuntu 22.04, CUDA 11.8, RTX A6000 GPU를 포함하고 있으며, Jupyter Notebook을 통해 작업하고 계신 것으로 보입니다.

이러한 문제는 여러 원인에 의해 발생할 수 있으나, 주로 메모리 누수나 호환성 문제, 혹은 특정 연산에서의 내부 CUDA 라이브러리 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 여기서는 몇 가지 가능한 해결책을 제안드리겠습니다.

  1. CUDA 및 cuDNN 버전 확인: 사용 중인 PyTorch 버전과 CUDA, cuDNN 버전 간의 호환성을 확인해보세요. PyTorch 공식 웹사이트에서는 각 PyTorch 버전에 대해 권장하는 CUDA 및 cuDNN 버전을 명시하고 있습니다. 호환되지 않는 버전을 사용 중이라면, 호환되는 버전으로 변경해보세요.

  2. GPU 메모리 관리: CUDA 오류가 발생하기 전에 GPU 메모리가 가득 차 있는지 확인해보세요. PyTorch에서는 torch.cuda.empty_cache() 함수를 호출하여 불필요한 GPU 메모리를 해제할 수 있습니다. 또한, 모델 실행 전후로 GPU 메모리 사용량을 모니터링하여 메모리 누수가 발생하고 있는지 확인해볼 수 있습니다.

  3. 최신 드라이버 및 소프트웨어 업데이트: GPU 드라이버와 CUDA, 그리고 PyTorch를 최신 버전으로 업데이트하여 호환성 문제를 해결할 수도 있습니다. 때로는 최신 버전에서 발견된 버그가 수정되어 있을 수 있습니다.

  4. CUDA_LAUNCH_BLOCKING 설정 제거: CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 설정은 모든 CUDA 연산을 동기적으로 만들어 디버깅을 용이하게 하지만, 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 이 설정을 제거하고 문제가 해결되는지 확인해보세요.

  5. PyTorch 포럼 및 GitHub 이슈 확인: 비슷한 문제를 겪은 다른 사용자들의 경험을 참고할 수 있습니다. PyTorch 포럼이나 GitHub 이슈에서 문제의 키워드로 검색해보세요.

아래는 GPU 메모리를 확인하고 관리하는 예시 코드입니다:

import torch

# GPU 메모리 사용량 확인
def print_gpu_memory():
    t = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory
    r = torch.cuda.memory_reserved(0)
    a = torch.cuda.memory_allocated(0)
    print(f"Total GPU Memory: {t}, Reserved: {r}, Allocated: {a}")

print_gpu_memory()

# GPU 메모리 해제
torch.cuda.empty_cache()

# 메모리 해제 후 다시 확인
print_gpu_memory()

PyTorch와 CUDA의 호환성에 대한 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서에서 확인할 수 있습니다:

제안드린 해결책들이 문제 해결에 도움이 되길 바라며, 추가적인 정보가 필요하거나 다른 문제가 발생한다면 언제든지 질문해주세요.

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