RuntimeError: CUDA error: CUDA-capable device(s) is/are busy or unavailable
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.
잘되다가 갑자기 쿠다에러가 뜨는데 어떻게 해야하나요?
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 설정도 해봤고
CUDA_VISIBLE_DEVICES 설정도 해보고 cuda디바이스 직접 지정도 해보고 재시작도 해봤는데 다 안되네요 ㅜㅜ
안녕하세요! CUDA 관련 문제로 고생하고 계신 것 같아 마음이 안 좋네요. 문제 상황을 정리해보자면, PyTorch를 사용하시다가 "CUDA error: CUDA-capable device(s) is/are busy or unavailable"라는 오류 메시지가 발생했고, CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 설정, CUDA_VISIBLE_DEVICES 설정 변경, CUDA 디바이스를 직접 지정하는 등 여러 해결 방법을 시도해보셨지만 문제가 해결되지 않았다는 내용으로 이해했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다. 먼저, CUDA 관련 문제는 다양한 원인으로 발생할 수 있기 때문에 접근 방식을 단계적으로 해보는 것이 중요합니다.
nvidia-smi
torch.cuda.init() 함수를 호출하여 CUDA 시스템을 초기화할 수 있습니다. 이를 통해 CUDA 디바이스가 올바르게 초기화되었는지 확인할 수 있습니다.import torch
torch.cuda.init() # CUDA 시스템 초기화
print(torch.cuda.is_available()) # CUDA 디바이스 사용 가능 여부 확인
torch.cuda.reset_peak_memory_stats() 함수를 사용하여 메모리 통계를 재설정할 수 있으며, 이는 간접적으로 디바이스를 '리프레시'하는 효과를 줄 수 있습니다.torch.cuda.reset_peak_memory_stats(device=None) # 모든 디바이스에 대해 메모리 통계 재설정
CUDA 버전과 PyTorch 버전 호환성 확인: 사용 중인 CUDA 버전과 PyTorch 버전이 서로 호환되는지 확인해보세요. PyTorch 공식 웹사이트에서는 각 PyTorch 버전에 대한 호환 CUDA 버전을 명시하고 있습니다.
시스템 재부팅: 때로는 시스템을 완전히 재부팅하는 것만으로도 문제가 해결되는 경우가 있습니다. 이는 모든 CUDA 프로세스를 종료하고 GPU 리소스를 초기화하기 때문입니다.
위의 방법들로 문제가 해결되지 않는다면, PyTorch 커뮤니티나 NVIDIA의 지원 포럼에 추가적인 도움을 요청하는 것도 좋은 방법입니다.
더 자세한 정보와 PyTorch의 CUDA 관련 문서는 다음 링크를 참조해주세요:
제가 제안한 해결 방법이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 문제가 계속된다면 좀 더 자세한 상황을 알려주시면 감사하겠습니다. 문제 해결을 위해 최선을 다하겠습니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! CUDA 런타임 에러로 고생하고 계신 것 같아 마음이 짠하네요. 문제 상황을 정리해보자면, PyTorch를 사용하시다가 "CUDA error: CUDA-capable device(s) is/are busy or unavailable"라는 에러 메시지를 만나셨고, CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 설정, CUDA_VISIBLE_DEVICES 설정 변경, CUDA 디바이스를 직접 지정하는 등 여러 해결 방법을 시도해보셨지만 문제가 해결되지 않았다는 내용으로 이해했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다. 먼저, CUDA 에러는 GPU 자원에 접근할 수 없거나, 다른 프로세스가 GPU를 점유하고 있을 때 발생할 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 접근 방법을 시도해볼 수 있습니다:
GPU 점유 상태 확인: 먼저, GPU가 다른 프로세스에 의해 점유되고 있는지 확인해야 합니다. 이를 위해 터미널에서 nvidia-smi 명령어를 실행하여 현재 GPU 사용 상태를 확인할 수 있습니다. 만약 다른 프로세스가 GPU를 사용하고 있다면, 해당 프로세스를 종료해야 합니다.
PyTorch에서 사용 가능한 CUDA 디바이스 확인: PyTorch 코드 내에서 사용 가능한 CUDA 디바이스를 확인하는 코드를 추가해보세요. 다음은 그 예시입니다:
import torch
# 사용 가능한 CUDA 디바이스 확인
if torch.cuda.is_available():
print("Available CUDA Device Count: ", torch.cuda.device_count())
for i in range(torch.cuda.device_count()):
print("Device ", i, ": ", torch.cuda.get_device_name(i))
else:
print("CUDA is not available.")
CUDA 디바이스 초기화: 때때로 CUDA 디바이스를 명시적으로 초기화하는 것이 도움이 될 수 있습니다. PyTorch에서는 torch.cuda.init() 함수를 호출하여 이를 수행할 수 있습니다.
시스템 재부팅: 위의 방법들로 해결되지 않는 경우, 시스템을 재부팅하여 모든 GPU 자원을 초기화하는 것이 마지막 수단이 될 수 있습니다.
PyTorch 및 CUDA 버전 확인: 때로는 PyTorch와 CUDA 버전 간의 호환성 문제로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. PyTorch와 CUDA의 호환 버전을 확인하고 필요한 경우 업데이트를 고려해보세요.
PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. PyTorch와 CUDA 관련 문서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:
제가 제안드린 방법들로 문제가 해결되지 않는다면, 추가적인 정보와 함께 새로운 질문을 올려주시면 더 구체적으로 도와드릴 수 있을 것 같습니다. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점 양해 부탁드립니다. 문제가 빠르게 해결되길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! CUDA 런타임 에러로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 에러 메시지와 시도해보신 해결 방법들을 잘 정리해주셔서 감사합니다.
우선 CUDA 에러 메시지를 보면 "CUDA-capable device(s) is/are busy or unavailable"라고 나와 있는데, 이는 CUDA 디바이스가 사용 중이거나 사용할 수 없는 상태라는 의미입니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 추천드리겠습니다:
nvidia-smi 명령어를 터미널에서 실행하여 GPU 상태를 확인해보세요. 만약 다른 프로세스가 GPU를 사용 중이라면 해당 프로세스를 종료하고 다시 시도해보시기 바랍니다.
PyTorch 코드에서 CUDA 디바이스를 명시적으로 설정해주는 것이 좋습니다. 예를 들면 다음과 같이 할 수 있습니다:
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
최신 버전의 NVIDIA 드라이버와 CUDA 툴킷이 설치되어 있는지 확인해주세요. 오래된 버전을 사용하면 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
만약 여러 개의 GPU가 있다면, CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수를 설정하여 사용할 GPU를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, GPU 0번만 사용하려면 다음과 같이 설정합니다:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
위의 방법들을 시도해보시고, 그래도 문제가 해결되지 않는다면 추가 정보를 포함하여 새로운 질문을 올려주시기 바랍니다. 가능한 한 자세히 설명해드리고 싶지만, 제가 틀릴 수도 있다는 점 양해 부탁드립니다. 함께 해결 방법을 찾아보면 좋을 것 같아요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!CUDA 런타임 에러가 발생했다니 안타깝군요. 문제를 이해하기 위해 내용을 정리해 볼게요.
TORCH_USE_CUDA_DSA를 사용하여 디바이스측 어설션을 활성화했음.CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 설정, CUDA_VISIBLE_DEVICES 설정, CUDA 디바이스 직접 지정, 재시작 등의 방법을 시도했지만 문제가 해결되지 않음.문제를 해결하려면 다음을 시도해 보세요.
nvidia-smi 명령어를 사용하여 GPU 상태를 확인할 수 있습니다.import torch
torch.cuda.reset_max_memory_cached()
torch.cuda.empty_cache()
문제가 지속되면 CUDA 로그 파일에 자세한 정보가 포함되어 있을 수 있습니다. 로그 파일은 일반적으로 /var/log/nvidia-cuda.log 경로에 있습니다.
문제가 해결되지 않으면 다른 스택오버플로우 질문이나 공식 PyTorch 포럼에서 도움을 요청하는 것을 고려하세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!