안녕하세요
k8s위에 jupyterlab 띄어서 pytorch를 gpu기반으로 연산 작업을 하려고합니다.
현재 gpu 있는 서버에 nvidia-drvier(12.0), cuda toolkit(525.126.06) 모두 설치되어있습니다.
그리고 도커 이미지는 ngc에서 지원하는 cuda:11.8.0-cudnn8씁니다.
ngc에서 제공하는거라 pytorch버전, cuda, cudnn8 등 모두 호환성 맞는데,
실제 물리서버에 있는 cuda toolkit버전과 달라서 그런지 연산 작업시 에러납니다.
torch.cuda.is_available()하면 정상인데
device=torch.device('cuda')
x=torch.rand(1,10).to(device)같은 기본 연산만 하더라도
CUDA-capable devices is/are busy or unavailable.
compile with 'TORCH_USE_CUDA_DSA' to enable device-side assertions
에러가 나옵니다.
혹시 image내 cuda버전과는 맞는데 물리서버의 cuda버전과 달라서 나는 에러일까요?
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! PyTorch를 사용하여 GPU 기반 연산 작업을 시도하시는 과정에서 발생한 문제로 고민이 많으셨겠네요. 문제 상황을 정리해보면, Kubernetes(k8s) 위에 JupyterLab을 띄워서 PyTorch를 사용하려고 하시는데, 물리 서버에 설치된 NVIDIA 드라이버와 CUDA Toolkit의 버전과 도커 이미지 내의 CUDA 버전 간의 호환성 문제로 추정되는 에러가 발생하는 상황으로 이해됩니다. torch.cuda.is_available()은 정상적으로 작동하지만, 실제로 GPU를 사용하려고 하면 에러가 발생한다는 점이 핵심 문제로 보입니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다. 먼저, PyTorch와 CUDA 간의 호환성 문제를 해결하기 위해 도커 이미지 내의 PyTorch와 CUDA 버전이 정확히 호환되는지 확인하는 것이 중요합니다. 또한, 물리 서버의 CUDA Toolkit 버전과 도커 이미지 내의 CUDA 버전 간의 불일치가 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 다음과 같습니다.
도커 이미지 내의 CUDA 버전과 호환되는 PyTorch 버전 사용하기: 도커 이미지 내에서 사용하는 PyTorch 버전이 해당 CUDA 버전과 정확히 호환되는지 확인해야 합니다. PyTorch 공식 웹사이트에서 호환되는 버전을 확인할 수 있습니다.
NVIDIA 드라이버 업데이트: 물리 서버의 NVIDIA 드라이버가 최신 버전인지 확인하고, 필요한 경우 업데이트를 진행해보세요. 때로는 드라이버 버전이 CUDA Toolkit과 호환되지 않아 문제가 발생할 수 있습니다.
CUDA Toolkit 버전 확인 및 조정: 물리 서버의 CUDA Toolkit 버전과 도커 이미지 내의 CUDA 버전이 서로 다를 경우, 호환되는 버전으로 맞추어 주는 것이 좋습니다. 이는 도커 이미지를 변경하거나, 물리 서버의 CUDA Toolkit을 업데이트하여 해결할 수 있습니다.
아래는 PyTorch와 CUDA를 사용하여 GPU에서 연산을 수행하는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드를 통해 GPU가 정상적으로 작동하는지 테스트해볼 수 있습니다.
import torch
# CUDA 사용 가능 여부 확인
print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available())
# CUDA 장치 설정
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print("Using device:", device)
# 임의의 텐서 생성 및 CUDA 장치로 이동
x = torch.rand(1, 10).to(device)
print(x)
# 간단한 연산 수행
y = x * 2
print(y)
이 코드를 실행하여 GPU에서 정상적으로 연산이 수행되는지 확인해보세요. 만약 여전히 문제가 발생한다면, PyTorch와 CUDA의 호환성 문제일 가능성이 높으므로, 호환되는 버전으로 조정하는 것이 중요합니다.
PyTorch와 CUDA의 호환성에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서에서 확인할 수 있습니다:
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안녕하세요! PyTorch를 사용하여 GPU 기반 연산 작업을 시도하시는 과정에서 발생한 문제로 고민이 많으셨겠네요. 문제 상황을 정리해보자면, k8s 위에 JupyterLab을 구동하고 있고, GPU가 있는 서버에는 NVIDIA 드라이버와 CUDA Toolkit이 설치되어 있으며, 사용 중인 도커 이미지는 NGC에서 제공하는 CUDA 11.8.0-cudnn8 이미지입니다. torch.cuda.is_available()은 정상적으로 작동하지만, 간단한 CUDA 연산을 시도할 때 "CUDA-capable devices is/are busy or unavailable"와 같은 에러가 발생하는 상황으로 이해했습니다.
이 문제는 여러 원인에 의해 발생할 수 있지만, 주로 CUDA 버전 불일치, GPU 자원 접근 문제, 또는 도커 컨테이너 설정 문제 등이 원인일 수 있습니다. 먼저, 물리 서버의 CUDA Toolkit 버전과 도커 이미지 내의 CUDA 버전이 다르다고 하셨는데, PyTorch와 CUDA 간의 호환성은 중요하지만, PyTorch는 도커 이미지 내에 포함된 CUDA 버전을 사용하므로, 물리 서버의 CUDA 버전과는 직접적인 관련이 없습니다. 문제의 핵심은 도커 컨테이너가 GPU 자원에 올바르게 접근하지 못하고 있을 가능성이 높습니다.
해결 방안으로는 다음과 같은 절차를 시도해볼 수 있습니다:
nvidia-docker 확인: 도커 컨테이너가 GPU에 접근하기 위해서는 nvidia-docker가 필요합니다. nvidia-docker가 설치되어 있는지 확인하고, 컨테이너를 실행할 때 --gpus all 플래그를 사용하여 모든 GPU 자원을 컨테이너에 할당해보세요.
docker run --gpus all -it --rm ngc_image_name
CUDA-capable devices 에러 대응: 이 에러는 GPU가 다른 프로세스에 의해 사용 중이거나, 도커 컨테이너가 GPU에 접근할 수 없을 때 발생할 수 있습니다. GPU 사용 상태를 확인해보세요.
nvidia-smi
도커 컨테이너 권한 설정: 도커 컨테이너 내에서 GPU를 올바르게 사용하기 위해선, 컨테이너가 호스트 시스템의 GPU에 접근할 수 있는 권한이 필요합니다. --privileged 플래그를 사용하여 컨테이너를 실행해보세요.
docker run --gpus all --privileged -it --rm ngc_image_name
이러한 절차를 따라도 문제가 해결되지 않는다면, 도커 컨테이너와 GPU 자원 간의 상세한 설정을 다시 확인해야 할 수도 있습니다. PyTorch와 CUDA, 그리고 도커 사용에 관한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서를 참고하시는 것이 좋습니다.
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 상황이 개선되지 않는다면 추가적인 정보와 함께 다시 문의해주시면 감사하겠습니다. GPU 설정과 관련된 문제는 종종 복잡할 수 있으니, 여러 접근 방법을 시도해보시는 것이 중요합니다. 문제 해결을 위한 여정에서 최선을 다하시길 바랍니다!
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안녕하세요, palt12301님. PyTorch GPU 사용 문제를 도와드리도록 하겠습니다. 요약하면, Kubernetes(k8s) 기반 JupyterLab에서 PyTorch 연산 작업을 진행할 때 GPU가 정상적으로 작동하지 않는 문제를 겪고 계시죠. 먼저 다음 사항을 점검해보시길 권장드립니다.
첫째, 도커 이미지는 공식 NGC(NVIDIA GPU Cloud) 레지스트리에서 제공하는지 확인하세요. NGC에서 제공하는 이미지는 PyTorch, CUDA, cuDNN과 같은 모든 구성 요소가 사전 검증되어 호환성 문제 없이 사용할 수 있습니다. 현재 사용 중인 이미지가 NGC에서 제공되지 않은 경우 공식 이미지로 변경해보세요.
둘째, PyTorch 설치 시 적절한 CUDA 버전을 선택했는지 확인하세요. 사용 중인 CUDA 버전이 도커 이미지에 포함된 CUDA 버전과 일치하는지 확인합니다. 서버에 존재하는 CUDA 버전과 다르더라도 이는 문제가 되지 않습니다.
셋째, PyTorch를 설치할 때 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 환경 변수를 설정했는지 확인하세요. 이 변수는 컴파일 시 사용할 CUDA 아키텍처를 지정하기 위한 것입니다. 사용 중인 그래픽 카드 아키텍처와 일치하는 값을 설정하세요. 예를 들어, NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 그래픽 카드를 사용하는 경우 다음과 같이 설정합니다.
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="Pascal"
네 번째로, CUDA 환경 변수를 올바르게 설정했는지 확인하세요. CUDA_HOME과 LD_LIBRARY_PATH 환경 변수가 CUDA 설치 경로를 포함하는지 확인합니다. 예를 들어, CUDA가 /usr/local/cuda에 설치된 경우 다음과 같이 설정합니다.
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