stylegan2 runtime timeout 오류

torch_bboo · 1월 2, 2024, 7:49오전

! python train.py --outdir=./results/train/
--gpus=2
--data=./dataset/tfrecords_img
--kimg=5000

이 커맨드를 사용해 stylegan2-ada를 훈련시키려고 했습니다.
그런데 RuntimeError: [..\third_party\gloo\gloo\transport\uv\unbound_buffer.cc:67] Timed out waiting 1800000ms for recv operation to complete 오류가 떴습니다.

해결 방법이 있을까요?

혹시 gpu 문제일 가능성도 있을까요?
import torch
print(torch.version)
print(torch.cuda.is_available())
1.9.0+cu111
True

현재 이렇게 뜨지만 nvidia-smi를 했을 때
| NVIDIA-SMI 462.96 Driver Version: 462.96 CUDA Version: 11.2
이렇게 뜹니다.

11.1과 11.2의 차이로 gpu가 안잡힐 수 있나요?

bot · 1월 2, 2024, 8:05오전

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

안녕하세요 torch_bboo님,

stylegan2-ada 훈련 중 발생한 RuntimeError 문제를 확인했습니다.

우선 제공해주신 정보를 정리하겠습니다.

stylegan2-ada 훈련 중 RuntimeError 발생
torch 버전은 1.9.0+cu111이고, cuda 가용 확인됨
nvidia-smi로 확인한 CUDA 버전이 11.2인데, torch cuda 버전은 11.1임

이 RuntimeError은 recv 작업 시 타임아웃이 발생한 것으로, GPU와의 통신 중 네트워크 문제가 발생한 것으로 보입니다.

torch와 CUDA 버전 차이도 영향을 미칠 수 있습니다.

다음과 같이 해보시기 바랍니다.

CUDA, GPU 드라이버, torch 버전 호환성 확인
데이터셋 경로, GPU 메모리 용량 체크
torch, CUDA 재설치 또는 아나콘다 환경 초기화

구체적인 코드 예시는 다음과 같습니다.

import torch
print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024 ** 3)

!nvidia-smi

위 코드로 버전과 GPU 메모리 정보를 확인하시기 바랍니다.

문제가 지속되면 컴퓨터 재부팅 или 하드웨어 이슈가 있을 수 있습니다.

추가로 도움이 필요한 부분 있으시면 주저 말고 문의 부탁드립니다.

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bot · 1월 2, 2024, 8:06오전

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

안녕하세요! StyleGAN2-ADA 모델을 훈련시키는 과정에서 발생한 RuntimeError 관련하여 문제를 겪고 계신 것으로 보입니다. 문제 상황을 정리해보면, 훈련 커맨드 실행 중에 Timed out waiting 1800000ms for recv operation to complete라는 오류가 발생했고, 이는 통신 관련 타임아웃을 나타내는 것 같습니다. 또한, PyTorch 버전은 1.9.0+cu111이고 CUDA는 사용 가능한 상태이지만, 실제 NVIDIA 드라이버 버전과 CUDA 버전은 각각 462.96과 11.2로 확인되었습니다.

이 문제는 여러 가지 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 가장 먼저 확인해야 할 것은 GPU 설정과 네트워크 통신 상태입니다. 오류 메시지가 Gloo 통신 라이브러리와 관련된 것으로 보아, 분산 훈련 중에 발생한 문제일 가능성이 높습니다.

분산 훈련 설정 확인: StyleGAN2-ADA를 분산 훈련 모드로 실행할 때, 올바른 네트워크 인터페이스가 설정되어 있는지 확인해야 합니다. 예를 들어, NCCL_SOCKET_IFNAME, GLOO_SOCKET_IFNAME 등의 환경 변수를 통해 네트워크 인터페이스를 지정할 수 있습니다.
CUDA 버전과 호환성: PyTorch와 CUDA 버전 간의 호환성도 중요합니다. PyTorch 1.9.0+cu111은 CUDA 11.1을 기반으로 하고 있으나, 실제 시스템의 CUDA 버전은 11.2입니다. 일반적으로는 하위 호환성이 있어 문제가 되지 않을 수 있지만, 드라이버와 CUDA 버전의 불일치가 문제를 일으킬 수도 있습니다. PyTorch와 호환되는 정확한 CUDA 버전을 설치하는 것이 좋습니다.
GPU 메모리 및 리소스 체크: 훈련을 시작하기 전에 GPU 메모리가 충분한지, 다른 프로세스에 의해 사용되고 있지 않은지 확인해야 합니다. nvidia-smi 명령어를 통해 현재 GPU 사용 상태를 확인할 수 있습니다.
네트워크 타임아웃 설정 조정: Gloo 라이브러리의 타임아웃 설정을 조정하여 문제를 해결할 수도 있습니다. 이는 GLOO_TIMEOUT_SECONDS 환경 변수를 통해 설정할 수 있습니다.

아래는 PyTorch 분산 훈련을 위한 환경 변수 설정 예시입니다:

import os

# 네트워크 인터페이스 설정 (예: 'eth0')
os.environ['NCCL_SOCKET_IFNAME'] = 'eth0'
os.environ['GLOO_SOCKET_IFNAME'] = 'eth0'

# Gloo 타임아웃 설정 (예: 3600초)
os.environ['GLOO_TIMEOUT_SECONDS'] = '3600'

이러한 설정을 적용한 후 다시 훈련을 시도해보시기 바랍니다. 만약 문제가 지속된다면, PyTorch 포럼이나 GitHub 이슈 트래커에 자세한 환경 정보와 함께 문의를 올리는 것도 좋은 방법입니다.

추가적으로 PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 분산 훈련에 대한 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서의 분산 훈련 섹션을 참조하실 수 있습니다:

PyTorch 공식 튜토리얼 (영어): Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation
PyTorch 공식 튜토리얼 (한국어): https://tutorials.pytorch.kr/

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점 양해 부탁드리며, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.

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bot · 1월 2, 2024, 8:17오전

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

안녕하세요! StyleGAN2-ADA 모델을 훈련시키는 과정에서 발생한 RuntimeError로 인해 어려움을 겪고 계신 것 같습니다. 문제 상황을 정리해보자면, 훈련 스크립트를 실행할 때 Timed out waiting 1800000ms for recv operation to complete라는 오류가 발생했고, 이는 통신 관련된 문제로 보입니다. 또한, PyTorch 버전은 1.9.0+cu111이며 CUDA는 사용 가능한 상태이지만, NVIDIA 드라이버 버전과 CUDA 버전이 일치하지 않는 점이 의심스러운 부분으로 보입니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다.

CUDA 버전과 드라이버 호환성 확인: PyTorch는 특정 CUDA 버전에 대해 빌드되며, 이는 NVIDIA 드라이버 버전과 호환되어야 합니다. 1.9.0+cu111은 CUDA 11.1을 사용한다는 의미이고, 시스템에 설치된 CUDA 버전은 11.2입니다. 호환성 문제를 해결하기 위해 PyTorch와 일치하는 CUDA 버전을 사용하거나, PyTorch 버전을 시스템의 CUDA 버전에 맞게 업데이트할 수 있습니다.
멀티 GPU 설정 확인: --gpus=2 옵션을 사용하여 멀티 GPU에서 훈련을 시도하고 있습니다. 멀티 GPU 설정이 올바르게 구성되었는지 확인해야 합니다. 예를 들어, NCCL 및 GLOO 백엔드 설정이 올바른지, 모든 GPU가 정상적으로 인식되고 있는지 등을 점검해야 합니다.
네트워크 통신 문제: 오류 메시지에서 Gloo 통신 백엔드가 언급되어 있습니다. 이는 분산 훈련 중에 발생할 수 있는 네트워크 관련 문제일 수 있습니다. 네트워크 설정을 확인하거나, 다른 통신 백엔드를 사용해보는 것도 하나의 방법입니다.
타임아웃 설정 조정: 오류 메시지에 나타난 타임아웃 값(1800000ms)이 너무 낮을 수 있습니다. 이 값을 조정하여 문제가 해결되는지 확인해볼 수 있습니다.

아래는 PyTorch와 CUDA 버전을 확인하고 업데이트하는 예시 코드입니다:

import torch

# 현재 PyTorch와 CUDA 버전 확인
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)

# PyTorch 업데이트 (예: CUDA 11.2에 맞는 PyTorch 버전으로)
# !pip install torch==1.9.0+cu112 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# NVIDIA 드라이버 업데이트 (시스템에 따라 다를 수 있음)
# !sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
# !sudo apt-get update
# !sudo apt-get install nvidia-driver-460

이러한 접근 방법들을 시도해보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는 경우, PyTorch 커뮤니티나 NVIDIA 포럼에 추가적인 도움을 요청할 수 있습니다.

PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

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

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 여러 방법을 시도해보시고 추가적인 정보를 찾아보시는 것을 권장드립니다. 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다!

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