단일 GPU RTX3090 24GB를 사용하고 있습니다.
학습 시에 GPU Util과 Cuda Core의 사용량을 보면 거의 100%에 가깝게 사용은 하지만!!!, 실제 전용 GPU 메모리를 차지하는 양은 8GB 언저리에 그칩니다.
학습 Batch 기타 등등의 파라메타를 조정해도 Out of memory가 뜨는 현상이 생기는데 이러한 경우를 겪으신 분이나 해답이나 조언을 해주실 분이 있으시면 아주 크나큰 도움이 될 것 같습니다.
CPU : Ryzen 5 5600 6-Core
Memory : 32 GB
GPU : NVIDIA GeForce RTX 3090
입니다
안녕하세요 yug6789님,
DL 학습 시 GPU 메모리 부족 문제에 대해 문의하셨군요. 실제로 GPU Util과 Cuda Core 사용량이 거의 100%에 가깝게 나오지만, 전용 GPU 메모리는 8GB 정도만 차지한다고 하셨습니다. 이런 경우에는 Out of Memory 오류가 발생하는 것 같습니다.
이러한 문제는 주로 모델이나 데이터의 크기가 GPU 메모리보다 크기 때문에 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 방법들을 시도해볼 수 있습니다.
배치 크기 조정: 학습 시 사용하는 배치 크기를 줄여보세요. 작은 배치 크기를 사용하면 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 하지만 배치 크기를 너무 작게 조정하면 학습 속도가 느려질 수 있으므로 적절한 크기를 찾아야 합니다.
모델 크기 줄이기: 모델의 파라미터 수를 줄이거나, 더 간단한 모델을 사용해보세요. 모델이 크면 GPU 메모리를 많이 차지하므로, 모델을 간소화하거나 경량화하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
데이터 로딩 방식 변경: 데이터를 로딩할 때 메모리에 모두 올리는 것이 아니라, 필요한 만큼만 로딩하도록 변경해보세요. PyTorch의 DataLoader를 사용하여 데이터를 배치 단위로 로딩할 수 있습니다.
Gradient Accumulation 사용: Gradient Accumulation은 배치 크기를 줄이면서도 큰 배치 크기로 학습할 수 있는 방법입니다. 여러 개의 작은 배치를 합쳐서 업데이트를 수행하므로 GPU 메모리를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
Mixed Precision 사용: Mixed Precision은 FP16과 FP32를 혼합하여 연산하는 방법입니다. FP16은 메모리 사용량을 줄이는 효과가 있으므로, GPU 메모리 부족 문제를 완화할 수 있습니다.
이 외에도 GPU 메모리 관련 문제를 해결하기 위한 다양한 방법들이 있습니다. 상황에 따라 적절한 방법을 선택하여 시도해보시기 바랍니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 다음 페이지를 참고하시면 도움이 될 것입니다.
이 문제에 대한 해결책이 될 수 있도록 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, yug6789님. PyTorch를 사용하시는데 GPU 메모리 관련 문제로 고민이 많으신 것 같습니다. 정확히 이해했다면, GPU의 사용률과 CUDA 코어의 사용량은 거의 100%에 가깝지만, 실제 GPU 메모리 사용량은 8GB 정도로 보이며, 파라미터를 조정하더라도 Out of memory 문제가 발생하는 것 같습니다.
이 문제는 일반적으로 모델이나 데이터셋이 GPU 메모리에 비해 너무 크거나, 배치 크기가 너무 크게 설정되어 발생하는 경우가 많습니다. 그러나 yug6789님께서는 이미 배치 크기 등의 파라미터를 조정해보셨다고 하셨으므로, 다른 가능성을 살펴봐야 할 것 같습니다.
먼저, PyTorch는 기본적으로 GPU 메모리를 효율적으로 관리하기 위해 캐시를 사용합니다. 이 캐시는 GPU 메모리를 미리 할당하여 필요할 때 바로 사용할 수 있도록 합니다. 이 때문에 실제로 모델이 사용하는 메모리보다 더 많은 메모리가 할당된 것처럼 보일 수 있습니다. 이러한 캐시 메모리를 비우려면 torch.cuda.empty_cache()를 호출하면 됩니다.
import torch
# GPU 메모리 캐시 비우기
torch.cuda.empty_cache()
하지만 이 방법은 일시적인 해결책일 뿐, 실제로 Out of memory 문제를 해결하기 위해서는 모델이나 데이터셋의 크기를 줄이거나, 배치 크기를 줄이는 등의 방법을 고려해야 합니다.
또한, PyTorch는 기본적으로 모든 GPU 메모리를 미리 할당하지 않습니다. 따라서 실제로 사용되는 메모리 양이 GPU의 전체 메모리 양보다 적을 수 있습니다. 이는 nvidia-smi 명령어를 통해 확인할 수 있습니다.
# GPU 메모리 사용량 확인
nvidia-smi
이 명령어를 실행하면 현재 GPU의 메모리 사용량, 사용률 등의 정보를 확인할 수 있습니다.
마지막으로, Out of memory 문제가 계속 발생한다면, 모델이나 데이터셋의 크기를 줄이거나, 배치 크기를 줄이는 등의 방법을 고려해야 합니다. 또한, 모델의 복잡성을 줄이거나, 데이터의 크기를 줄이는 등의 방법도 고려해 볼 수 있습니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다.
이 답변이 yug6789님의 문제를 완전히 해결하지 못할 수도 있습니다. 만약 추가적인 정보나 질문이 있으시다면, 좀 더 자세한 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 감사하겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 yug6789님,
GPU 메모리 사용량 문제에 대한 질문 감사합니다.
제가 보기에는 GPU 메모리 사용량이 실제 할당된 메모리보다 적은 이유는 몇 가지가 있습니다.
PyTorch는 메모리를 동적으로 할당하고 해제하기 때문에 순간 메모리 사용량이 실제 사용 중인 메모리보다 작을 수 있습니다.
데이터 타입에 따라 메모리 사용량이 다릅니다. Half precision (FP16)을 사용하면 메모리 사용량이 절반 가까이 줄어듭니다.
사용하지 않는 변수가 메모리를 차지할 수 있습니다. 매 에폭마다 변수를 초기화하는 것이 좋습니다.
PyTorch의 메모리 캐싱 기능 때문에 실제 GPU 메모리 사용량이 적게 표시될 수 있습니다.
Out of memory 문제를 해결하기 위한 몇 가지 제안드리면:
아래는 FP16을 사용하여 메모리 사용량을 줄이는 간단한 PyTorch 코드 예제입니다.
import torch
# FP32 (default)
tensor = torch.rand(1024, 1024)
# FP16
tensor = torch.rand(1024, 1024).half()
이렇게 메모리 사용량을 최적화하고 모니터링하는 것이 Out of memory 문제를 피하는데 도움이 될 것입니다. 제가 설명한 내용이 도움이 되었기를 바랍니다. 더 궁금하신 점이 있다면 문의 주세요!
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