RuntimeError: NVML_SUCCESS == r INTERNAL ASSERT FAILED at "../c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp":838, please report a bug to PyTorch.
모델 학습 과정에서 위와 같은 에러가 뜹니다.
배치사이즈, 에포크, 데이터사이즈 전부 줄여봐도 계속 뜹니다.
혹시 해결하신 분 계실까요?
-버전 정보-
파이썬 3.11
파이토치 2.4.0+cu121
NVIDIA A100 80GB PCIe
안녕하세요, 김정우님. 저는 파이토치와 딥러닝에 대해 잘 알고 있습니다. 저는 여러분의 문제를 이해하고 해결 방법을 알려드리겠습니다.
김정우님은 모델 학습 과정에서 RuntimeError: NVML_SUCCESS == r INTERNAL ASSERT FAILED at "../c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp":838라는 오류가 발생하고 있습니다. 배치 사이즈, 에포크, 데이터 사이즈를 줄여도 계속 발생합니다.
이 오류는 일반적으로 CUDA 메모리 관리와 관련된 문제로, 파이토치의 버그로 인해 발생할 수 있습니다. 다음과 같은 해결 방법을 시도해 보세요:
파이토치 버전 업데이트
pip install torch torchvision --upgrade를 사용하여 최신 버전을 설치할 수 있습니다.CUDA 메모리 관리
batch_size를 1로 줄이거나, 모델의 크기를 줄이는 방법을 시도할 수 있습니다.GPU 메모리 확인
nvidia-smi 명령어를 사용하여 GPU 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.파이토치 버그 리포트
다음은 파이토치 모델 학습을 위한 예제 코드입니다. 이 코드는 배치 사이즈를 1로 줄였으며, GPU 메모리 사용량을 확인하는 방법을示しています.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# GPU 사용 여부 확인
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")
# 모델 정의
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 10)
self.fc2 = nn.Linear(10, 5)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 모델 생성 및 GPU 할당
model = Model().to(device)
# 데이터 생성 (예제로 사용)
data = torch.randn(100, 100).to(device)
# 옵티마이저 생성
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 학습 루프
for epoch in range(10):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(data)
loss = nn.MSELoss()(outputs, torch.zeros_like(outputs))
loss.backward()
optimizer.step()
print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')
이 방법을 시도하여 문제가 해결되는지 확인해 주세요. 만약 해결되지 않으면, 파이토치의 버그 리포트 시스템에 오류를 보고해 주시기 바랍니다.
아이콘을 눌러주세요!죄송합니다. 저는 해결방안이 없습니다. 하지만 주제에 대한 링크를 공유해 드릴 수 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, 모델 학습 중에 발생한 RuntimeError로 인해 어려움을 겪고 계시네요. 에러 메시지와 함께 주신 추가 정보를 잘 이해했습니다. 함께 해결 방법을 찾아보도록 하겠습니다.
RuntimeError: NVML_SUCCESS == r INTERNAL ASSERT FAILED at "../c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp":838 오류는 주로 GPU 메모리 부족이나 CUDA 관련 이슈로 인해 발생합니다. 배치 크기, 에포크, 데이터 크기 등을 줄여보셨다고 하셨는데, 몇 가지 다른 방법들도 시도해 볼 수 있습니다.
데이터 로더(DataLoader)의 num_workers 매개변수 값을 줄여보세요. 예를 들어, num_workers=0으로 설정하면 데이터 로딩을 메인 프로세스에서 처리하게 됩니다.
모델의 복잡도를 줄여보는 것도 도움이 될 수 있습니다. 레이어 수를 줄이거나 은닉층의 크기를 조정해 보세요.
그래디언트 축적(Gradient Accumulation)을 사용하여 배치 크기를 효과적으로 늘릴 수 있습니다. 작은 배치 크기로 여러 번 반복한 후 그래디언트를 누적하여 업데이트하는 방식입니다. 다음은 그래디언트 축적을 적용한 예시 코드입니다:
accumulation_steps = 4 # 그래디언트 축적 단계 수
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss = loss / accumulation_steps
loss.backward()
if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
만약 멀티 GPU 환경이라면 분산 학습을 고려해 보세요. torch.nn.DataParallel이나 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel을 사용하여 모델과 데이터를 여러 GPU로 분산시킬 수 있습니다.
PyTorch 및 CUDA 버전을 최신 안정화 버전으로 업데이트해 보시는 것도 좋습니다. 최신 버전에서 버그 픽스나 성능 개선이 이루어졌을 수 있습니다.
PyTorch 공식 튜토리얼의 "Out of memory" 섹션에서도 메모리 부족 이슈를 해결하기 위한 추가 팁을 확인하실 수 있습니다:
제안드린 방법들이 도움이 되기를 바랍니다. 만약 추가 정보가 필요하거나 다른 문제가 발생한다면 언제든 알려주세요. 함께 해결 방안을 모색해 보겠습니다.
마지막으로 제 답변이 틀리거나 부정확할 수 있다는 점 양해 부탁드립니다. 최선을 다해 도움을 드리고자 하지만, 실제 상황에 따라 다를 수 있습니다. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! 모델 학습 중에 발생하는 RuntimeError: NVML_SUCCESS == r INTERNAL ASSERT FAILED at "../c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp":838 에러로 인해 많이 당황하셨을 것 같습니다. 이 에러는 주로 CUDA 메모리 관리와 관련된 문제로 발생합니다.
문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 시도해볼 수 있습니다:
CUDA 및 NVIDIA 드라이버 업데이트:
최신 버전의 CUDA와 NVIDIA 드라이버를 사용하고 있는지 확인하세요. 드라이버와 CUDA 버전이 호환되지 않으면 이런 문제가 발생할 수 있습니다.
PyTorch 및 CUDA 버전 호환성 확인:
PyTorch와 CUDA 버전이 호환되는지 확인하세요. PyTorch 공식 사이트에서 호환성 매트릭스를 확인할 수 있습니다. PyTorch 설치 가이드를 참고하세요.
CUDA 캐시 초기화:
CUDA 캐시를 초기화해보세요. 캐시가 손상되었을 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 다음 명령어를 터미널에 입력하여 캐시를 초기화할 수 있습니다:
sudo rm -rf ~/.nv
메모리 누수 확인:
코드에서 메모리 누수가 발생하고 있는지 확인하세요. 특히, 학습 루프 내에서 GPU 메모리를 제대로 해제하지 않으면 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, torch.cuda.empty_cache()를 사용하여 메모리를 해제할 수 있습니다.
PyTorch 버전 다운그레이드:
특정 버전의 PyTorch에서만 문제가 발생할 수 있습니다. PyTorch 버전을 다운그레이드하여 문제가 해결되는지 확인해보세요. 예를 들어, 다음 명령어를 사용하여 PyTorch 2.3.0 버전을 설치할 수 있습니다:
pip install torch==2.3.0+cu121 torchvision==0.15.0+cu121 torchaudio==2.3.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
다음은 예시 코드입니다:
import torch
# 모델 정의
model = ...
# 데이터 로더 정의
train_loader = ...
# 옵티마이저 정의
optimizer = ...
# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
for batch in train_loader:
inputs, labels = batch
inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
# 옵티마이저 초기화
optimizer.zero_grad()
# 모델 예측
outputs = model(inputs)
# 손실 계산
loss = criterion(outputs, labels)
# 역전파
loss.backward()
# 옵티마이저 스텝
optimizer.step()
# GPU 메모리 해제
torch.cuda.empty_cache()
위의 방법들을 시도해보시고, 문제가 지속될 경우 PyTorch 포럼이나 GitHub 이슈 트래커에 버그를 보고하는 것도 좋은 방법입니다.
추가로 참고할 수 있는 링크는 다음과 같습니다:
문제가 해결되길 바랍니다. 혹시 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!