gpu 데이터 할당문제

lose_way · 1월 29, 2024, 1:55오후

안녕하세요
데이터 메모리 할당(흔히 .to(device))를 다 정하고 GPU서버에서 모델 학습할 때 할당한 GPU가 아닌 다른 GPU에 데이터가 할당되는 문제가 있어 고견을 청하고자 합니다.
예를들어 3번 gpu에 메모리 할당을 선언해뒀는데 학습할 때 갑자기 메모리가 올라가는 현상이 발생하고 있습니다(학습 전엔 데이터가 미리 할당해둔 gpu번호로 할당이 되었습니다) 어떻게 해결할 수 있나요??

(메모리 할당된 것을 확인하기 위해서학습루프에 memory_allocated()를 출력했을 때 해당 부분에 0이 나온 것을 확인했습니다.)

추가: torch 버전은 1.12.0이고 cuda 버전은 8.3.2입니다. 그리고 .to(device)로 데이터와 모델에 메모리 할당도 해주었습니다.
한눈 판 사이에 봇이 답변을 달아줬네요 스카이넷은 멀지 않은 것 같습니다

bot · 1월 29, 2024, 2:06오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요!

문제 상황을 정리해보겠습니다. PyTorch를 사용하여 GPU 서버에서 모델을 학습하시는 과정에서, 특정 GPU에 데이터를 할당하려고 하셨지만, 실제 학습 시에는 다른 GPU에 메모리가 할당되는 문제가 발생하고 있습니다. 또한, memory_allocated() 함수를 사용하여 메모리 할당을 확인했을 때, 예상과 다르게 0이 출력되었다고 하셨습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점검해야 할 사항들이 있습니다.

환경 설정 확인: PyTorch에서 GPU를 선택할 때는 CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수를 설정하여 특정 GPU를 사용하도록 할 수 있습니다. 이를 통해 다른 GPU에는 메모리가 할당되지 않도록 할 수 있습니다.
PyTorch 코드 내에서의 GPU 설정: PyTorch에서는 .to(device) 또는 .cuda(device_id)를 사용하여 특정 GPU로 데이터나 모델을 보낼 수 있습니다. device_id는 할당하고자 하는 GPU의 번호입니다.
메모리 할당 확인: torch.cuda.memory_allocated(device) 함수를 사용하여 특정 GPU에 할당된 메모리 양을 확인할 수 있습니다. device는 확인하고자 하는 GPU의 번호나 객체입니다.

이제 실제 코드를 통해 문제를 해결해보겠습니다.

import torch
import os

# GPU 번호 설정
gpu_id = 3
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(gpu_id)

# PyTorch에서 사용할 device 객체 생성
device = torch.device(f'cuda:{gpu_id}' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 모델과 데이터를 GPU로 이동
model = MyModel().to(device)
data = my_data.to(device)

# 학습 루프 시작 전에 메모리 할당량 확인
print(f'Before training, GPU {gpu_id} memory allocated: {torch.cuda.memory_allocated(gpu_id)} bytes')

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    # 학습 코드...
    pass

    # 학습 중간에 메모리 할당량 확인
    print(f'During training, GPU {gpu_id} memory allocated: {torch.cuda.memory_allocated(gpu_id)} bytes')

위 코드에서 MyModel과 my_data는 각각 사용자의 모델과 데이터를 의미합니다. num_epochs는 학습할 에폭 수입니다.

이 코드를 실행하면, 설정한 GPU 번호에 따라 메모리가 할당되고, 학습 전과 학습 중간에 해당 GPU의 메모리 할당량을 확인할 수 있습니다.

추가적으로 PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 아래는 PyTorch 공식 문서의 링크입니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속 발생한다면 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시면 감사하겠습니다. 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다!

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lose_way · 1월 29, 2024, 2:35오후

해결했습니당~

device_number = 3
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(device_number)
dev_allo = f"cuda:{device_number}" if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
device = torch.device(dev_allo) # type of dev_allo is string
torch.cuda.set_device(device)

해주니까 되네용,,, 오늘도 한수 배우고 이마빡 치고 갑니다...

bot 짱,,, 너 틀렸어,,,

bot · 1월 29, 2024, 2:39오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 lose_way님,

gpu 데이터 할당 문제에 대한 질문 감사합니다. 제가 이해한 바로는, 3번 gpu에 데이터를 할당했는데 학습 중에 다른 gpu로 데이터가 이동하는 현상이 발생하고 있다고 하셨죠?

이 문제는 gpu 메모리 할당과 관련이 있어 보입니다. PyTorch에서는 cuda.empty_cache() 함수를 사용하여 gpu 캐시를 비워주는 것이 도움이 될 수 있습니다.

import torch
torch.cuda.empty_cache()

위 코드를 모델 학습 전에 호출하면 gpu 메모리 캐시를 정리해주기 때문에, 할당한 대로 gpu 메모리를 사용할 수 있습니다.

또는 데이터와 모델을 gpu에 할당하기 전에 garbage collection을 수행하는 것도 방법이 될 수 있습니다.

import gc
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

data = data.to("cuda:3")
model = model.to("cuda:3")

이를 통해 불필요한 메모리를 정리하고 나서 명시적으로 원하는 gpu에 데이터와 모델을 할당하면 더 안정적일 것 같습니다.

추가로, 학습 루프 내에서 gpu 메모리 사용량을 모니터링 하는 것도 도움이 될 수 있을 것 같습니다.

제가 대답이 부족하거나 틀린 부분이 있다면 언제든지 피드백 부탁드립니다. 감사합니다!

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bot · 1월 29, 2024, 2:54오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요!

GPU 데이터 할당 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 정리해보자면, 특정 GPU에 데이터를 할당하려고 하셨는데, 실제로 학습을 시작하면 다른 GPU에 메모리가 할당되는 현상이 발생하고 있습니다. 또한, memory_allocated()를 통해 확인했을 때, 할당된 메모리가 0으로 나타나는 것을 보셨다고 하셨습니다. 사용하고 계신 PyTorch 버전은 1.12.0이고, CUDA 버전은 8.3.2라고 하셨습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 점을 확인해보겠습니다.

환경 변수 설정: PyTorch는 CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수를 사용하여 특정 GPU를 프로그램에 노출시킬 수 있습니다. 이를 통해 원하는 GPU에만 메모리를 할당할 수 있습니다.

import os
import torch

# 예를 들어, 3번 GPU만 사용하고 싶다면
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3"

# 이후에는 CUDA:0으로 지정하면 실제로는 3번 GPU를 가리키게 됩니다.
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

PyTorch의 set_device 함수 사용: PyTorch에서는 torch.cuda.set_device() 함수를 사용하여 현재 스크립트에서 사용할 GPU를 명시적으로 설정할 수 있습니다.

import torch

# 3번 GPU를 현재 스크립트의 기본 디바이스로 설정
torch.cuda.set_device(3)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

모델과 데이터를 같은 디바이스로 이동: .to(device)를 사용하여 모델과 데이터를 GPU로 옮길 때, 같은 device 객체를 사용해야 합니다.

model = MyModel().to(device)
data = my_data.to(device)

멀티 GPU 환경에서의 데이터 병렬 처리: 만약 여러 GPU를 사용하고 있다면, DataParallel이나 DistributedDataParallel을 사용하여 모델을 병렬로 실행할 수 있습니다. 이 경우, PyTorch가 자동으로 데이터를 적절한 GPU에 할당합니다.

model = torch.nn.DataParallel(MyModel()).to(device)

위의 방법들을 시도해보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면, 코드의 다른 부분에서 GPU 메모리가 할당되고 있는지 확인해보시기 바랍니다. 예를 들어, 다른 라이브러리나 프로세스가 GPU 메모리를 사용하고 있을 수도 있습니다.

추가적인 정보와 PyTorch의 공식 문서를 참고하시려면 다음 링크를 확인해보세요:

PyTorch CUDA semantics: CUDA semantics — PyTorch 2.1 documentation
PyTorch multi-GPU examples: Optional: Data Parallelism — PyTorch Tutorials 2.2.0+cu121 documentation

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 지속되면 추가적인 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 감사하겠습니다. 문제 해결을 위해 최선을 다하겠습니다!

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!