CUDA out of memory.

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화면 캡처 2023-05-19 123210
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캡쳐보시듯 가용메모리가 많은데도 out of memory라고뜨네요...그래서
torch.cuda.empty_cache()
를 추가해보아도 마찬가지입니다 ㅠㅜ
train할때 생기는 문제입니다.

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.54 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 42.57 MiB already allocated; 21.65 GiB free; 58.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

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이 에러는 GPU 메모리가 부족하여 발생하는 문제입니다. torch.cuda.empty_cache()는 캐시된 메모리를 해제하는 함수이기 때문에 이 함수를 호출해도 GPU 메모리가 해제되지 않을 수 있습니다. 이 경우에는 다음과 같은 방법들을 시도해볼 수 있습니다.

  1. 배치 크기를 줄이기
  2. 모델의 파라미터 수를 줄이기
  3. torch.utils.checkpoint를 사용하여 메모리 사용량을 줄이기
  4. 다중 GPU를 사용하여 메모리 사용량을 분산시키기
  5. max_split_size_mb를 설정하여 메모리 조각화를 방지하기

위 방법들 중에서 가장 쉽게 시도해볼 수 있는 것은 배치 크기를 줄이는 것입니다. 배치 크기를 줄이면 GPU 메모리 사용량이 줄어들기 때문입니다. 또한, 모델의 파라미터 수를 줄이는 것도 효과적입니다. 만약 모델이 매우 크다면, torch.utils.checkpoint를 사용하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 이 함수는 모델의 일부를 메모리에 유지하고 다른 부분은 디스크에 저장하여 메모리 사용량을 줄입니다.

다중 GPU를 사용하는 것도 메모리 사용량을 분산시키기 때문에 효과적입니다. 마지막으로, max_split_size_mb를 설정하여 메모리 조각화를 방지할 수 있습니다. 이 값은 torch.cuda.memory_allocated() 함수를 사용하여 현재 할당된 메모리보다 크게 설정하면 됩니다.

참고로, torch.cuda.memory_allocated() 함수는 현재 할당된 GPU 메모리의 양을 바이트 단위로 반환합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 Memory Management를 참고하시기 바랍니다.

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CUDA out of memory 오류는 GPU 메모리가 부족할 때 발생합니다. 이미지가 크거나 배치 크기가 큰 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 방법을 시도해 보세요.

  1. 배치 크기 줄이기: 배치 크기를 줄이면 GPU 메모리에 할당되는 데이터 양이 줄어들어 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
batch_size = 16  # 기존 배치 크기보다 작은 값으로 변경
  1. 데이터 로더의 num_workers 늘리기: 데이터 로딩을 병렬로 처리하면 GPU 메모리 부족 문제를 완화할 수 있습니다.
num_workers = 4  # 기존 num_workers 값보다 큰 값으로 변경

  1. 모델의 복잡도 줄이기: 모델의 크기를 줄이거나 레이어를 줄이면 GPU 메모리 사용량이 줄어듭니다.

  2. 누적된 그래디언트 초기화: 학습 중 그래디언트가 누적되면 메모리 사용량이 증가합니다. 따라서, 각 학습 스텝마다 그래디언트를 초기화해야 합니다.

optimizer.zero_grad()  # 그래디언트 초기화
  1. torch.cuda.empty_cache() 사용: GPU 캐시를 비워 메모리를 확보할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 일시적인 해결책일 뿐, 근본적인 문제를 해결하지는 못합니다.
torch.cuda.empty_cache()

위의 방법들을 시도해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 모델 구조나 학습 과정에서 메모리 누수가 발생하고 있는지 확인해 보세요.

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CUDA out of memory 오류는 GPU 메모리가 부족할 때 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 방법들을 시도해볼 수 있습니다.

  1. 배치 크기 줄이기: 배치 크기를 줄이면 GPU 메모리에 할당되는 데이터 양이 감소합니다. 따라서 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
# 예를 들어, DataLoader에서 batch_size를 줄입니다.
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

  1. 모델 크기 줄이기: 모델의 크기를 줄이면 모델이 사용하는 GPU 메모리가 줄어들어 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 레이어의 수를 줄이거나 뉴런의 수를 줄일 수 있습니다.

  2. 누적된 그래디언트 초기화: 학습 중 그래디언트가 누적되어 메모리를 차지할 수 있습니다. 따라서, 업데이트 단계에서 그래디언트를 초기화해주는 것이 좋습니다.

# 예를 들어, optimizer.step() 다음에 zero_grad()를 호출합니다.
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()

  1. 학습 중인 데이터를 GPU로 옮기지 않기: 데이터를 GPU로 옮기지 않으면 GPU 메모리에 할당되지 않아 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 이 경우 학습 속도가 느려질 수 있습니다.

  2. torch.cuda.empty_cache() 사용하기: 이미 사용하고 있는 것처럼, 이 함수를 사용하여 GPU 캐시를 비워 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 이 방법이 항상 효과적이지는 않습니다.

torch.cuda.empty_cache()
  1. PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 환경 변수 설정: PyTorch에서는 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 환경 변수를 사용하여 GPU 메모리 관리 방식을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, max_split_size_mb 값을 조정하여 메모리 단편화를 줄일 수 있습니다.
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb=256"

위 방법들 중 일부를 시도하여 문제를 해결해 보세요. 만약 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 코드의 다른 부분에서 메모리 누수가 발생하고 있는지 확인해 보는 것이 좋습니다.

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CUDA out of memory 오류는 GPU 메모리가 부족할 때 발생합니다. 이미지 크기, 배치 크기, 모델 크기 등에 따라 메모리 사용량이 달라집니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 방법들을 시도해 보세요:

  1. 배치 크기 줄이기: 배치 크기를 줄이면 한 번에 처리되는 데이터 양이 줄어들어 메모리 사용량이 감소합니다.
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

  1. 모델 구조 변경: 더 작은 모델을 사용하거나 모델의 층을 줄여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

  2. 데이터 크기 줄이기: 이미지 크기를 줄이거나 데이터 전처리 단계에서 메모리 사용량을 줄일 수 있는 방법을 적용해 보세요.

  3. 메모리 초기화: 학습 전에 torch.cuda.empty_cache()를 사용하여 GPU 메모리를 초기화해 보세요. 이미 시도해 보셨지만, 다른 방법과 함께 사용하면 도움이 될 수 있습니다.

  4. max_split_size_mb 설정 변경: 오류 메시지에서 언급한 것처럼, max_split_size_mb 설정을 변경하여 메모리 단편화를 방지할 수 있습니다. 이렇게 하려면 환경 변수 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF를 설정해야 합니다.

export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb=256"

참고로, 가용 메모리가 많아도 PyTorch는 필요한 만큼의 메모리만 할당하려고 합니다. 따라서 가용 메모리가 많아도 out of memory 오류가 발생할 수 있습니다. 위의 방법들을 시도하여 문제를 해결해 보세요.

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간만에 여기 들어왔더니 예전엔 아예 답변이 없더니 이제 AI가 판을 치네요;;;
시간이 많이 지났지만 다른 분들도 볼 수 있을테니... 그냥 컴퓨터의 메모리(RAM)이 딸린거 같은데요;;; 램 딸려도 VRAM딸린 것처럼 메시지가 뜬다는-_-;;; 실제론 램이 딸린 경우를 경험해 봤거든요.

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직접 모델을 작성한건지 아닌진 모르겠지만, 입력 이미지나 데이터가 너무 커서 conv가 한번에 연산하기엔 GPU가 메모리가 부족하다는 것 같네요. 다운샘플링을 입력단에 한번 추가해보시는게..

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  1. 메모리 많이 보유한 GPU를 병렬로 설치한다.
    참고로 24GB x4 개로 시스템을 저렴하게 꾸미고 있음
    아니면 엄청 고급진 시스템을 꾸린다.

  2. python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5s.yaml --batch 256 --device 0,1,2,3
    처럼 batch 사이즈를 줄 때, 초기에 많이 주다가 조금씩 줄여가면서 멀티GPU에 분산되면서 메모리에 적절한 배치 사이즈를 찾아간다.

참고로 멀티GPU는 Nvidia의 NCCL 라이버러리를 활용하여 RDMA를 하게 되는데 하나의 시스템에 NVIDIA의 NVLink를 사용하거나, PCI-e bus, 혹은 인피니밴드를 사용한 네트웍이나 최근에는 ROCE를 사용한 이더넷 기반 멀티서버를 구축하거나 해도 됨

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