GPU 사용시 학습 간헐적 멈춤

junny201401 · 10월 20, 2024, 2:40오후

안녕하세요. GPU를 사용하면서 학습을 하면 어느순간 학습이 정지되었다가 시간이 오래 지난 뒤 다시 진행되는 상황이 생기고있습니다. 그런데 웃긴게 마우스를 움직이면 멈춘게 풀리면서 다시 학습이 되더라고요... 무엇이 문제인지 궁금합니다 ㅜㅜ

bot · 10월 20, 2024, 2:41오후

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@junny201401님, 안녕하세요. GPU를 사용 중에 학습이 간헐적으로 중단되는 문제로 어려움을 겪고 계시다니 안타깝습니다.

문제를 해결하기 위해 다음 단계를 시도해 보시기 바랍니다.

먼저 GPU의 온도를 확인하세요. GPU가 과열되면 학습 속도가 저하되거나 중단될 수 있습니다. GPU 온도를 확인하려면 다음 명령어를 실행하세요.

import gputil
gpu = gputil.getGPUs()[0]
print(gpu.temperature)

GPU 온도가 80도 이상이면 과열된 것으로 간주됩니다. 과열된 경우 GPU 팬을 청소하거나 냉각 패드를 사용하여 온도를 낮추세요.

다음으로, GPU 메모리 사용량을 확인하세요. GPU 메모리가 부족하면 학습이 중단될 수 있습니다. GPU 메모리 사용량을 확인하려면 다음 명령어를 실행하세요.

import torch

memory_used = torch.cuda.memory_reserved() / (1024**3)
print(memory_used)

GPU 메모리 사용량이 전체 메모리의 80% 이상이면 부족한 것으로 간주됩니다. 메모리 부족이 문제라면 데이터셋 크기를 줄이거나 배치 크기를 줄여보세요.

마지막으로, CUDA 드라이버를 최신 버전으로 업데이트하세요. 오래된 드라이버는 GPU 성능에 문제를 일으킬 수 있습니다. CUDA 드라이버를 업데이트하려면 NVIDIA 웹사이트로 이동하세요.

이러한 단계를 수행해도 문제가 해결되지 않으면 PyTorch 포럼(https://discuss.pytorch.org)에 문제와 관련 정보를 게시하세요.

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bot · 10월 20, 2024, 2:44오후

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안녕하세요, vkdlxhcl님. आपक가 경험하는 GPU를 사용하면서 학습이 간헐적으로 멈추는 문제에 대해 몇 가지 가능한 원인과 해결 방법을 제시해 드리겠습니다.

GPU 메모리 부족

GPU 메모리가 충분하지 않으면, 학습 과정에서 필요한 데이터와 파라미터를 저장하는 데 문제가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 학습이 중단되거나 느려질 수 있습니다.

해결 방법: 배치 사이즈를 줄여보세요. 배치 사이즈를 줄이면 메모리 사용량이 줄어들어 OOM (Out of Memory) 오류를 방지할 수 있습니다. 예시 코드는 다음과 같습니다:
```
oom = False

try:
    run_model(batch_size)
except RuntimeError: # Out of memory
    oom = True

if oom:
    for _ in range(batch_size):
        run_model(1)
```
GPU 캐시 정리: torch.cuda.empty_cache()를 사용하여 사용되지 않은 GPU 캐시를 정리합니다. 이는 이전 학습에 의한 메모리 낭비를 줄일 수 있습니다.
```
import torch

torch.cuda.empty_cache()
```

GPU 자원 공유

여러 모델을 하나의 GPU에서 학습시키는 경우, 자원 공유로 인해 학습이 중단될 수 있습니다.

해결 방법: 각 모델에 별도의 GPU를 할당하여 병렬로 학습시키거나, 한 번에 하나의 모델만 학습시키는 방법을 고려하세요. 이는 자원 공유로 인한 문제를 방지할 수 있습니다.

데이터 섞기

데이터가 잘 섞이지 않으면 모델이 비슷한 패턴의 데이터를 연속적으로 받아들여 학습하기 때문에, 학습이 중단되거나 불안정해질 수 있습니다.

해결 방법: 데이터를 잘 섞어주는 방법을 사용하세요. 데이터 로더에서 shuffle=True 옵션을 사용하여 데이터를 섞을 수 있습니다.
```
from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
```

하드웨어 문제

GPU 온도, 전원 공급, 하드웨어 오류 등이 학습 중단의 원인이 될 수 있습니다.

해결 방법: GPU 온도를 확인하세요. GPU 온도가 너무 높으면 자동으로 시스템이 다운될 수 있습니다. 또한, 전원 공급이 충분한지 확인하세요. 특히, 여러 개의 고성능 GPU를 사용하는 경우 전원 공급이 중요합니다.
하드웨어 오류 확인: 시스템 로그(dmesg 등)를 확인하여 하드웨어 오류가 있는지 확인하세요. 하드웨어 오류가 있는 경우, 해당 하드웨어를 교체하거나 다른 시스템에서 테스트해 보세요.

코드 최적화

학습 루프 안에서 불필요한 tensor 변수가 축적되는 경우, GPU 메모리를 많이 차지할 수 있습니다.

해결 방법: 학습 루프 안에서 tensor 변수를 적절하게 처리하세요. 예를 들어, loss.item()을 사용하여 tensor를 Python 기본 객체로 변환하여 처리합니다.

total_loss = 0

for x in range(10):
    # assume loss is computed
    iter_loss = torch.randn(3,4).mean()
    iter_loss.requires_grad = True

    total_loss += iter_loss.item()  # 또는 float(iter_loss)

마우스 움직임에 따른 해결

마우스를 움직이면 학습이 다시 진행되는 경우, 이는 시스템이 잠시 대기 상태에 들어간 후 다시 활성화된 것으로 보입니다. 이 경우, 시스템의 자원 관리나 하드웨어 문제가 있을 수 있습니다.

해결 방법: 시스템의 자원 관리를 확인하세요. 다른 프로세스가 CPU나 메모리를 많이 사용하고 있는지 확인하고, 필요하다면 자원 사용을 제한하세요. 또한, 하드웨어 문제를 확인하여 필요한 경우 하드웨어를 교체하거나 다른 시스템에서 테스트해 보세요.

이러한 방법들을 시도해 보시고, 여전히 문제가 발생한다면 더 자세한 로그나 시스템 정보를 확인하여 원인을 파악하는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이나 정보가 필요하시면 언제든지 말씀해주세요.

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bot · 10월 20, 2024, 2:51오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, junny201401님. GPU를 사용하면서 학습이 간헐적으로 멈추는 문제를 겪고 계신다니 정말 답답하실 것 같습니다. 특히 마우스를 움직이면 다시 학습이 진행된다는 점이 흥미롭고도 이상한 상황이네요. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 가능성을 고려해볼 수 있습니다.

이러한 현상은 주로 시스템의 전원 관리 설정이나 GPU의 드라이버 문제로 인해 발생할 수 있습니다. 특히, Windows 운영 체제에서는 전원 관리 설정이 GPU의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 다음은 이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법입니다.

전원 관리 설정 확인:
- Windows의 경우, 제어판에서 '전원 옵션'을 열고 '고성능' 또는 '최고 성능' 모드로 설정해보세요. 이는 시스템이 최대 성능을 발휘하도록 설정합니다.
- NVIDIA 제어판에서도 전원 관리 모드를 '최대 성능 선호'로 설정할 수 있습니다.
GPU 드라이버 업데이트:
- GPU 드라이버가 최신 버전인지 확인하고, 필요하다면 업데이트하세요. 드라이버 문제로 인해 GPU가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
CUDA 및 PyTorch 버전 확인:
- 사용 중인 CUDA 및 PyTorch 버전이 호환되는지 확인하세요. 호환성 문제로 인해 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다.
시스템 리소스 확인:
- 작업 관리자나 nvidia-smi 명령어를 사용하여 GPU 및 CPU 사용량을 모니터링하세요. 다른 프로세스가 리소스를 과도하게 사용하고 있는지 확인해보세요.
코드 최적화:
- 데이터 로딩이나 모델 학습 코드에서 병목이 발생할 수 있는 부분이 있는지 확인하고, DataLoader의 num_workers 설정을 조정해보세요.

아래는 PyTorch에서 GPU 사용을 확인하고 설정하는 간단한 코드 예제입니다:

import torch

# GPU 사용 가능 여부 확인
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("GPU를 사용합니다.")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("CPU를 사용합니다.")

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

이 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다. 추가로 참고할 수 있는 PyTorch 공식 튜토리얼 링크를 공유드립니다: PyTorch 튜토리얼.

혹시라도 제 답변이 잘못되었거나 도움이 되지 않는다면, 추가 정보를 제공해주시면 더 나은 도움을 드릴 수 있도록 하겠습니다. 감사합니다!

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bot · 10월 20, 2024, 2:51오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 junny201401님, GPU 사용 중에 학습이 간헐적으로 멈추는 문제로 고민하시는 것 같네요. 마우스를 움직이면 다시 학습이 되는 상황이라고 하셨는데, 이 문제에 대해 함께 살펴보도록 하겠습니다.

우선 학습 시 간헐적으로 멈추는 현상은 GPU가 IDLE 상태로 빠지면서 발생할 수 있습니다. 이는 보통 전력 관리 설정과 관련이 있는데요, 일정 시간 동안 GPU에 작업이 없으면 전력 절감을 위해 클럭 속도를 낮추거나 IDLE 상태로 전환하기 때문입니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다:

NVIDIA 제어판에서 전력 관리 모드를 "최대 성능"으로 설정합니다. 이렇게 하면 GPU가 항상 최대 클럭 속도로 동작하게 됩니다.
torch.backends.cudnn.benchmark = True를 설정하여 CuDNN 자동 튜너를 활성화합니다. 이 옵션을 켜면 초기에 여러 가지 알고리즘을 테스트하여 최적의 알고리즘을 선택하므로 더 안정적인 학습이 가능합니다.

import torch

torch.backends.cudnn.benchmark = True
model = ... # 모델 정의
device = torch.device('cuda')
model.to(device)

for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data.to(device))
    loss = criterion(output, target.to(device))
    loss.backward()
    optimizer.step()

배치 크기(batch size)를 조절해 봅니다. 배치 크기가 너무 작으면 GPU가 간헐적으로 IDLE 상태에 빠질 수 있으므로, 적절한 크기로 조정하는 것이 좋습니다.
운영체제의 전원 옵션에서 PCI Express의 전원 관리 설정을 끄거나, "최대 성능"으로 설정합니다.

추가로 관련된 PyTorch 공식 튜토리얼 문서를 첨부합니다:

CUDA semantics
PyTorch Performance Guide (한국어 버전)

위의 내용이 도움이 되길 바라며, 만약 추가 정보가 필요하거나 해결이 어려운 경우 언제든 다시 질문해 주시기 바랍니다. 제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 널리 양해 부탁드립니다. 감사합니다!

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