RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered

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1

안녕하세요.

현재 WSL 환경에 적응하고 있는 파이토치린이 입니다.

현재 i7-14700k 와 4090을 쓰고 있는데, 자꾸 이런오류가 떠서요

RuntimeError Traceback (most recent call last)
File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/call.py:44, in _call_and_handle_interrupt(trainer, trainer_fn, *args, **kwargs)
43 return trainer.strategy.launcher.launch(trainer_fn, *args, trainer=trainer, **kwargs)
---> 44 return trainer_fn(*args, **kwargs)
46 except _TunerExitException:

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/trainer.py:580, in Trainer._fit_impl(self, model, train_dataloaders, val_dataloaders, datamodule, ckpt_path)
574 ckpt_path = self._checkpoint_connector._select_ckpt_path(
575 self.state.fn,
576 ckpt_path,
577 model_provided=True,
578 model_connected=self.lightning_module is not None,
579 )
--> 580 self._run(model, ckpt_path=ckpt_path)
582 assert self.state.stopped

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/trainer.py:989, in Trainer._run(self, model, ckpt_path)
986 # ----------------------------
987 # RUN THE TRAINER
988 # ----------------------------
--> 989 results = self._run_stage()
991 # ----------------------------
992 # POST-Training CLEAN UP
993 # ----------------------------

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/trainer.py:1035, in Trainer._run_stage(self)
1034 with torch.autograd.set_detect_anomaly(self._detect_anomaly):
-> 1035 self.fit_loop.run()
1036 return None

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/fit_loop.py:202, in _FitLoop.run(self)
201 self.on_advance_start()
--> 202 self.advance()
203 self.on_advance_end()

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/fit_loop.py:359, in _FitLoop.advance(self)
358 assert self._data_fetcher is not None
--> 359 self.epoch_loop.run(self._data_fetcher)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/training_epoch_loop.py:136, in _TrainingEpochLoop.run(self, data_fetcher)
135 try:
--> 136 self.advance(data_fetcher)
137 self.on_advance_end(data_fetcher)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/training_epoch_loop.py:240, in _TrainingEpochLoop.advance(self, data_fetcher)
238 if trainer.lightning_module.automatic_optimization:
239 # in automatic optimization, there can only be one optimizer
--> 240 batch_output = self.automatic_optimization.run(trainer.optimizers[0], batch_idx, kwargs)
241 else:

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/optimization/automatic.py:187, in _AutomaticOptimization.run(self, optimizer, batch_idx, kwargs)
182 # ------------------------------
183 # BACKWARD PASS
184 # ------------------------------
185 # gradient update with accumulated gradients
186 else:
--> 187 self._optimizer_step(batch_idx, closure)
189 result = closure.consume_result()

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/optimization/automatic.py:265, in _AutomaticOptimization._optimizer_step(self, batch_idx, train_step_and_backward_closure)
264 # model hook
--> 265 call._call_lightning_module_hook(
266 trainer,
267 "optimizer_step",
268 trainer.current_epoch,
269 batch_idx,
270 optimizer,
271 train_step_and_backward_closure,
272 )
274 if not should_accumulate:

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/call.py:157, in _call_lightning_module_hook(trainer, hook_name, pl_module, *args, **kwargs)
156 with trainer.profiler.profile(f"[LightningModule]{pl_module.class.name}.{hook_name}"):
--> 157 output = fn(*args, **kwargs)
159 # restore current_fx when nested context

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/core/module.py:1291, in LightningModule.optimizer_step(self, epoch, batch_idx, optimizer, optimizer_closure)
1259 r"""Override this method to adjust the default way the :class:~lightning.pytorch.trainer.trainer.Trainer calls
1260 the optimizer.
1261
(...)
1289
1290 """
-> 1291 optimizer.step(closure=optimizer_closure)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/core/optimizer.py:151, in LightningOptimizer.step(self, closure, **kwargs)
150 assert self._strategy is not None
--> 151 step_output = self._strategy.optimizer_step(self._optimizer, closure, **kwargs)
153 self._on_after_step()

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/strategies/strategy.py:230, in Strategy.optimizer_step(self, optimizer, closure, model, **kwargs)
229 assert isinstance(model, pl.LightningModule)
--> 230 return self.precision_plugin.optimizer_step(optimizer, model=model, closure=closure, **kwargs)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/plugins/precision/amp.py:74, in MixedPrecision.optimizer_step(self, optimizer, model, closure, **kwargs)
72 if self.scaler is None:
73 # skip scaler logic, as bfloat16 does not require scaler
---> 74 return super().optimizer_step(optimizer, model=model, closure=closure, **kwargs)
75 if isinstance(optimizer, LBFGS):

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/plugins/precision/precision.py:117, in Precision.optimizer_step(self, optimizer, model, closure, **kwargs)
116 closure = partial(self._wrap_closure, model, optimizer, closure)
--> 117 return optimizer.step(closure=closure, **kwargs)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/torch/optim/optimizer.py:373, in Optimizer.profile_hook_step..wrapper(*args, **kwargs)
369 raise RuntimeError(
370 f"{func} must return None or a tuple of (new_args, new_kwargs), but got {result}."
371 )
--> 373 out = func(*args, **kwargs)
374 self._optimizer_step_code()

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/torch/optim/optimizer.py:76, in _use_grad_for_differentiable.._use_grad(self, *args, **kwargs)
75 torch._dynamo.graph_break()
---> 76 ret = func(self, *args, **kwargs)
77 finally:

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/torch/optim/adamw.py:161, in AdamW.step(self, closure)
160 with torch.enable_grad():
--> 161 loss = closure()
163 for group in self.param_groups:

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/plugins/precision/precision.py:104, in Precision._wrap_closure(self, model, optimizer, closure)
97 """This double-closure allows makes sure the closure is executed before the on_before_optimizer_step
98 hook is called.
99
(...)
102
103 """
--> 104 closure_result = closure()
105 self._after_closure(model, optimizer)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/optimization/automatic.py:140, in Closure.call(self, *args, **kwargs)
139 def call(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> Optional[Tensor]:
--> 140 self._result = self.closure(*args, **kwargs)
141 return self._result.loss

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/_contextlib.py:115, in context_decorator..decorate_context(*args, **kwargs)
114 with ctx_factory():
--> 115 return func(*args, **kwargs)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/optimization/automatic.py:135, in Closure.closure(self, *args, **kwargs)
134 if self._backward_fn is not None and step_output.closure_loss is not None:
--> 135 self._backward_fn(step_output.closure_loss)
137 return step_output

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/loops/optimization/automatic.py:236, in _AutomaticOptimization._make_backward_fn..backward_fn(loss)
235 def backward_fn(loss: Tensor) -> None:
--> 236 call._call_strategy_hook(self.trainer, "backward", loss, optimizer)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/call.py:309, in _call_strategy_hook(trainer, hook_name, *args, **kwargs)
308 with trainer.profiler.profile(f"[Strategy]{trainer.strategy.class.name}.{hook_name}"):
--> 309 output = fn(*args, **kwargs)
311 # restore current_fx when nested context

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/strategies/strategy.py:204, in Strategy.backward(self, closure_loss, optimizer, *args, **kwargs)
202 closure_loss = self.precision_plugin.pre_backward(closure_loss, self.lightning_module)
--> 204 self.precision_plugin.backward(closure_loss, self.lightning_module, optimizer, *args, **kwargs)
206 closure_loss = self.precision_plugin.post_backward(closure_loss, self.lightning_module)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/plugins/precision/precision.py:69, in Precision.backward(self, tensor, model, optimizer, *args, **kwargs)
58 r"""Performs the actual backpropagation.
59
60 Args:
(...)
67
68 """
---> 69 model.backward(tensor, *args, **kwargs)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/core/module.py:1078, in LightningModule.backward(self, loss, *args, **kwargs)
1077 else:
-> 1078 loss.backward(*args, **kwargs)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/torch/_tensor.py:492, in Tensor.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs)
483 return handle_torch_function(
484 Tensor.backward,
485 (self,),
(...)
490 inputs=inputs,
491 )
--> 492 torch.autograd.backward(
493 self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs
494 )

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/torch/autograd/init.py:251, in backward(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables, inputs)
248 # The reason we repeat the same comment below is that
249 # some Python versions print out the first line of a multi-line function
250 # calls in the traceback and some print out the last line
--> 251 Variable.execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
252 tensors,
253 grad_tensors,
254 retain_graph,
255 create_graph,
256 inputs,
257 allow_unreachable=True,
258 accumulate_grad=True,
259 )

RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

During handling of the above exception, another exception occurred:

RuntimeError Traceback (most recent call last)
Cell In[36], line 1
----> 1 trainer.fit(lit_jigsaw_electra, train_dataloader, val_dataloader)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/trainer.py:544, in Trainer.fit(self, model, train_dataloaders, val_dataloaders, datamodule, ckpt_path)
542 self.state.status = TrainerStatus.RUNNING
543 self.training = True
--> 544 call._call_and_handle_interrupt(
545 self, self._fit_impl, model, train_dataloaders, val_dataloaders, datamodule, ckpt_path
546 )

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/call.py:68, in _call_and_handle_interrupt(trainer, trainer_fn, *args, **kwargs)
66 for logger in trainer.loggers:
67 logger.finalize("failed")
---> 68 trainer._teardown()
69 # teardown might access the stage so we reset it after
70 trainer.state.stage = None

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/trainer/trainer.py:1012, in Trainer._teardown(self)
1009 def _teardown(self) -> None:
1010 """This is the Trainer's internal teardown, unrelated to the teardown hooks in LightningModule and Callback;
1011 those are handled by :meth:_call_teardown_hook."""
-> 1012 self.strategy.teardown()
1013 loop = self._active_loop
1014 # loop should never be None here but it can because we don't know the trainer stage with ddp_spawn

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/pytorch/strategies/strategy.py:524, in Strategy.teardown(self)
518 def teardown(self) -> None:
519 """This method is called to teardown the training process.
520
521 It is the right place to release memory and free other resources.
522
523 """
--> 524 _optimizers_to_device(self.optimizers, torch.device("cpu"))
526 if self.lightning_module is not None:
527 log.debug(f"{self.class.name}: moving model to CPU")

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/fabric/utilities/optimizer.py:28, in _optimizers_to_device(optimizers, device)
26 """Moves optimizer states for a sequence of optimizers to the device."""
27 for opt in optimizers:
---> 28 _optimizer_to_device(opt, device)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/fabric/utilities/optimizer.py:34, in _optimizer_to_device(optimizer, device)
32 """Moves the state of a single optimizer to the device."""
33 for p, v in optimizer.state.items():
---> 34 optimizer.state[p] = apply_to_collection(v, Tensor, move_data_to_device, device, allow_frozen=True)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning_utilities/core/apply_func.py:52, in apply_to_collection(data, dtype, function, wrong_dtype, include_none, allow_frozen, *args, **kwargs)
33 """Recursively applies a function to all elements of a certain dtype.
34
35 Args:
(...)
48
49 """
50 if include_none is False or wrong_dtype is not None or allow_frozen is True:
51 # not worth implementing these on the fast path: go with the slower option
---> 52 return _apply_to_collection_slow(
53 data,
54 dtype,
55 function,
56 *args,
57 wrong_dtype=wrong_dtype,
58 include_none=include_none,
59 allow_frozen=allow_frozen,
60 **kwargs,
61 )
62 # fast path for the most common cases:
63 if isinstance(data, dtype): # single element

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning_utilities/core/apply_func.py:104, in _apply_to_collection_slow(data, dtype, function, wrong_dtype, include_none, allow_frozen, *args, **kwargs)
102 out =
103 for k, v in data.items():
--> 104 v = _apply_to_collection_slow(
105 v,
106 dtype,
107 function,
108 *args,
109 wrong_dtype=wrong_dtype,
110 include_none=include_none,
111 allow_frozen=allow_frozen,
112 **kwargs,
113 )
114 if include_none or v is not None:
115 out.append((k, v))

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning_utilities/core/apply_func.py:96, in _apply_to_collection_slow(data, dtype, function, wrong_dtype, include_none, allow_frozen, *args, **kwargs)
84 def _apply_to_collection_slow(
85 data: Any,
86 dtype: Union[type, Any, Tuple[Union[type, Any]]],
(...)
93 ) -> Any:
94 # Breaking condition
95 if isinstance(data, dtype) and (wrong_dtype is None or not isinstance(data, wrong_dtype)):
---> 96 return function(data, *args, **kwargs)
98 elem_type = type(data)
100 # Recursively apply to collection items

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/fabric/utilities/apply_func.py:102, in move_data_to_device(batch, device)
99 # user wrongly implemented the _TransferableDataType and forgot to return self.
100 return data
--> 102 return apply_to_collection(batch, dtype=_TransferableDataType, function=batch_to)

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning_utilities/core/apply_func.py:64, in apply_to_collection(data, dtype, function, wrong_dtype, include_none, allow_frozen, *args, **kwargs)
62 # fast path for the most common cases:
63 if isinstance(data, dtype): # single element
---> 64 return function(data, *args, **kwargs)
65 if data.class is list and all(isinstance(x, dtype) for x in data): # 1d homogeneous list
66 return [function(x, *args, **kwargs) for x in data]

File ~/anaconda3/envs/py11/lib/python3.11/site-packages/lightning/fabric/utilities/apply_func.py:96, in move_data_to_device..batch_to(data)
94 if isinstance(data, Tensor) and isinstance(device, torch.device) and device.type not in _BLOCKING_DEVICE_TYPES:
95 kwargs["non_blocking"] = True
---> 96 data_output = data.to(device, **kwargs)
97 if data_output is not None:
98 return data_output

RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

이 에러인데, 처음엔 메모리문제인가보다 하고,
배치사이즈가 문제인가보다 생각해서 배치사이즈를 확줄여도 동일 오류 메시지가 뜨는데

변칙적으로 학습 도중에 멈추고 미쳐버리겠습니다. ㅠㅠㅠ
파이토치 라이트닝이긴하지만, 문제가 명확하지 않아서, 질문드려봅니다.

추가로) 멀티프로세싱을 사용하기 위해서 WSL 우분투 환경에서 작업하고 있는데, WSL에서 cuda 사용법이
윈도우에도 CUDA 12.1.0 을 설치하고, WSL 우분투에도 12.1.0을 설치하는것이 올바른 방법인지 질문드려봅니다.

현재 torch 2.1.2 사용중입니다

가끔가다가
RuntimeError: CUDA error: misaligned address
이런 오류도 뜨는데 cuda 버전이 문제인건지,,
RTX 4090 사용중입니다. 그래픽카드 드라이버 버전은 최신이고요.. ㅠㅠ

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

안녕하세요!

WSL 환경에서 PyTorch Lightning을 사용하시면서 RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered 오류가 발생하는 문제로 고민이 많으시군요. 이러한 오류는 GPU 메모리에 불법적으로 접근하려 할 때 발생할 수 있습니다. 또한, WSL에서 CUDA를 사용하기 위한 설정에 대해서도 질문하셨네요.

먼저, CUDA 오류 문제에 대해 다루겠습니다. 이 오류는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 몇 가지 가능한 해결책을 제시해드리겠습니다:

  1. CUDA 버전과 PyTorch 호환성 확인: PyTorch와 CUDA 버전이 호환되는지 확인해야 합니다. PyTorch 웹사이트에서 호환되는 CUDA 버전을 확인할 수 있습니다.

  2. CUDA_LAUNCH_BLOCKING 설정: 오류 메시지에서 제안하는 것처럼, 환경 변수 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1을 설정하여 CUDA 호출이 동기적으로 실행되도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 오류가 발생한 정확한 위치를 파악하기 쉬워집니다.

    export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

  3. 메모리 오버플로우 확인: 배치 크기를 줄였음에도 불구하고 문제가 지속된다면, 모델이나 데이터 로딩 과정에서 메모리 오버플로우가 발생할 수 있습니다. 데이터 로더의 pin_memory 설정을 변경하거나, 모델의 일부 레이어를 확인하여 메모리 사용량을 줄일 수 있는 방법을 모색해보세요.

  4. 모델 코드 검토: 모델의 forward 및 backward 패스에서 불법적인 메모리 접근이 발생하지 않도록 코드를 검토해야 합니다. 특히, 인덱싱 오류나 텐서 크기 불일치 등이 없는지 확인하세요.

  5. WSL 설정 확인: WSL에서 CUDA를 사용하기 위해서는 Windows와 WSL 모두에 CUDA를 설치해야 합니다. 또한, NVIDIA 드라이버가 최신 상태인지 확인하고, WSL에서 GPU를 인식하는지 확인해야 합니다.

  6. PyTorch Lightning 버전 확인: 사용 중인 PyTorch Lightning의 버전이 최신인지 확인하고, 필요하다면 업데이트하세요.

  7. 디버깅: PyTorch Lightning의 Trainer 객체를 생성할 때 fast_dev_run=True 옵션을 사용하여 단일 배치로 모델을 실행하고 문제를 디버깅할 수 있습니다.

trainer = Trainer(fast_dev_run=True)
trainer.fit(model, train_dataloader, val_dataloader)

CUDA와 관련된 문제를 해결하는 것은 종종 복잡할 수 있으므로, 위의 단계들을 차근차근 시도해보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 추가적인 정보와 함께 질문을 업데이트 해주시면 좋겠습니다.

WSL에서 CUDA를 사용하는 방법에 대해서는, Microsoft의 공식 문서를 참고하시는 것이 좋습니다. WSL2에서는 Windows와 Linux 사이의 GPU 파티셔닝을 통해 CUDA를 사용할 수 있으며, 이를 위해 Windows와 WSL2 모두에 적절한 버전의 CUDA를 설치해야 합니다.

PyTorch와 CUDA의 호환성에 대한 자세한 정보는 PyTorch 공식 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다:

WSL에서 CUDA를 사용하는 방법에 대한 Microsoft의 공식 문서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 참고하시되 추가적인 조사와 시도가 필요할 수 있습니다. 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다!

  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
3
  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! 저도 파이토치를 사용하면서 비슷한 에러를 경험한 적이 있습니다.

RuntimeError: CUDA error 은 보통 GPU 메모리 접근 오류와 관련이 있습니다.

해결책으로 다음을 제안드립니다:

  1. 배치 사이즈와 입력 데이터 크기를 줄여보세요. 메모리 사용량을 줄이기 위해 배치 사이즈나 입력 크기를 줄이면 도움이 될 수 있습니다.

  2. torch.cuda.empty_cache()를 사용해 GPU 캐시를 정리해보세요. 이 함수를 통해 불필요한 GPU 메모리를 해제할 수 있습니다.

  3. 데이터 타입을 fp16으로 바꿔보세요. half precision을 사용하면 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

  4. 최신 GPU 드라이버와 CUDA, PyTorch 버전을 사용하는지 확인하세요.

  5. WSL에서 CUDA를 사용할 때, 윈도우와 Linux의 CUDA 버전이 일치하는지 확인하세요. 버전 불일치도 문제 발생 원인이 될 수 있습니다.

또 문제가 지속되면 코드와 하드웨어 설정을 첨부하여 추가로 문의해주시면 자세히 알아보겠습니다.

위 내용이 도움이 되셨기를 바랍니다.

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

안녕하세요! CUDA 관련 메모리 접근 오류로 고생하고 계신 것 같아 안타깝습니다. 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 최선을 다하겠습니다.

문제 상황을 요약해보면, PyTorch Lightning을 사용하여 모델을 학습하는 과정에서 RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered 오류가 발생하고 있습니다. 이 오류는 CUDA 연산 중에 불법적인 메모리 접근이 발생했을 때 나타나는데, 이는 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있습니다. 또한, WSL 환경에서 CUDA를 사용하기 위한 설정에 대한 질문도 있으셨습니다.

먼저, CUDA 관련 오류를 해결하기 위한 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다:

  1. CUDA_LAUNCH_BLOCKING 환경 변수 설정: 오류가 발생하는 정확한 위치를 찾기 위해 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 환경 변수를 설정해보세요. 이렇게 하면 CUDA 연산이 순차적으로 실행되어 오류가 발생한 위치를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
import os
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = "1"

  1. 코드 검토: 오류가 발생하는 부분의 코드를 검토하여 잘못된 메모리 접근이 있는지 확인하세요. 특히, 인덱싱 오류나 텐서 크기 불일치 등이 원인일 수 있습니다.

  2. 배치 사이즈 조정: 이미 시도해보셨지만, 배치 사이즈를 줄여서 메모리 사용량을 감소시켜보세요.

  3. CUDA 버전과 호환성: PyTorch와 CUDA 버전이 호환되는지 확인하세요. PyTorch의 공식 웹사이트에서 호환되는 버전을 확인할 수 있습니다.

  4. 드라이버 업데이트: 그래픽 카드 드라이버가 최신 버전인지 확인하고, 필요하다면 업데이트하세요.

  5. WSL에서의 CUDA 사용: WSL에서 CUDA를 사용하기 위해서는 Windows와 WSL 모두에 CUDA를 설치해야 합니다. 또한, WSL2가 설치되어 있어야 하며, Microsoft의 공식 문서에 따라 설정을 진행해야 합니다.

  6. 메모리 누수 확인: 코드 내에서 메모리 누수가 발생하지 않는지 확인하세요. 예를 들어, 불필요한 텐서를 삭제하지 않고 계속해서 새로운 텐서를 생성하는 경우 메모리 누수가 발생할 수 있습니다.

  7. 모델과 데이터 검증: 모델의 입력과 출력, 데이터의 형태와 타입이 올바른지 확인하세요.

  8. PyTorch 버전 확인: 현재 사용 중인 PyTorch 버전이 최신 버전인지 확인하고, 필요하다면 업데이트하세요.

WSL 환경에서 CUDA를 사용하는 방법에 대한 자세한 정보는 Microsoft의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. 아래 링크에서 WSL2와 CUDA를 설정하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다:

PyTorch와 CUDA의 호환성에 대한 정보는 PyTorch의 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다:

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