PyTorch CUDA Out of Memory 문제 해결 방법
PyTorch CUDA Out of Memory 문제 해결 방법
배치 크기 줄이기
가장 간단한 해결 방법은 배치 크기를 줄이는 것입니다. 배치 크기는 한 번에 처리되는 데이터의 양입니다. 배치 크기를 줄이면 GPU 메모리 사용량이 감소합니다.
데이터 형식 변경
데이터 형식을 변경하여 메모리 사용량을 줄일 수도 있습니다. 예를 들어, float32 데이터 형식을 float16 데이터 형식으로 변경하면 메모리 사용량이 절반으로 줄어듭니다.
모델 최적화
모델을 최적화하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 모델을 최적화하는 방법에는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 불필요한 레이어 제거
- 모델 구조 변경
- 더 효율적인 연산 사용
GPU 메모리 확장
GPU 메모리 확장은 가능하지만 모든 시스템에서 지원되는 것은 아닙니다. GPU 메모리 확장을 지원하는 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 메모리를 확장할 수 있습니다.
- 시스템 설정 변경
- CUDA 라이브러리 설정 변경
CPU 사용
GPU 메모리가 부족하면 CPU를 사용하여 모델을 학습시킬 수도 있습니다. CPU는 GPU보다 느리지만 메모리가 더 많습니다.
추가 팁
- 모델 학습시킬 때 사용하지 않는 변수를 제거합니다.
- 모델 학습시킬 때 메모리 사용량을 모니터링합니다.
- PyTorch에서 제공하는 메모리 관리 도구를 사용합니다.
관련 자료
예시
다음은 배치 크기를 줄여서 CUDA Out of Memory 문제를 해결하는 예시입니다.
# 배치 크기 설정
batch_size = 16
# 모델 학습
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# 배치 크기만큼 데이터 처리
data = data[:batch_size]
target = target[:batch_size]
# 모델 학습
...
PyTorch CUDA Out of Memory 예제 코드
import torch
# 모델 생성
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 데이터 생성
data = torch.randn(100000, 10)
target = torch.randn(100000, 10)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(10):
# 모델 학습
output = model(data)
loss = torch.nn.MSELoss()(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 메모리 사용량 출력
print(torch.cuda.memory_allocated())
이 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 나타납니다.
4.00 GB
4.01 GB
4.02 GB
...
CUDA out of memory. Tried to allocate 2.30 GB (GPU 0; 6.14 GB total capacity; 3.84 GB already allocated; 0 bytes free).
CUDA out of memory 오류가 발생하면 모델 학습을 진행할 수 없습니다. 위에서 설명한 방법을 사용하여 이 문제를 해결해야 합니다.
문제 해결 예시
import torch
# 배치 크기 설정
batch_size = 16
# 모델 생성
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 100),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(100, 10)
)
# 데이터 생성
data = torch.randn(100000, 10)
target = torch.randn(100000, 10)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(10):
for batch_idx in range(len(data) // batch_size):
# 배치 크기만큼 데이터 처리
data_batch = data[batch_idx * batch_size : (batch_idx + 1) * batch_size]
target_batch = target[batch_idx * batch_size : (batch_idx + 1) * batch_size]
# 모델 학습
output = model(data_batch)
loss = torch.nn.MSELoss()(output, target_batch)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 메모리 사용량 출력
print(torch.cuda.memory_allocated())
추가 예시
- 데이터 형식 변경:
data = data.float16()
target = target.float16()
- 모델 최적화:
model = torch.jit.trace(model, example_inputs=data)
- GPU 메모리 확장:
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)
- CPU 사용:
device = torch.device("cpu")
model.to(device)
data = data.to(device)
target = target.to(device)
PyTorch CUDA Out of Memory 문제 해결을 위한 대체 방법
가상 메모리 사용
GPU 메모리가 부족하면 가상 메모리를 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 가상 메모리는 일부 데이터를 CPU 메모리에 저장하여 GPU 메모리 사용량을 줄이는 기술입니다.
다음은 PyTorch에서 가상 메모리를 사용하는 방법입니다.
torch.cuda.set_virtual_memory_enabled(True)
데이터 병렬 처리
데이터 병렬 처리를 사용하면 여러 GPU에서 데이터를 처리하여 모델 학습 속도를 높일 수 있습니다. 또한 데이터 병렬 처리를 사용하면 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
model = torch.nn.DataParallel(model)
모델 병렬 처리
모델 병렬 처리를 사용하면 모델을 여러 GPU에 분할하여 학습할 수 있습니다. 모델 병렬 처리를 사용하면 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
from torch.distributed import dist
# 모델 분할
model_parts = dist.partition(model)
# 모델 학습
...
혼합 정밀도 학습
혼합 정밀도 학습은 모델 학습에 float32와 float16 데이터 형식을 함께 사용하는 기술입니다. 혼합 정밀도 학습을 사용하면 모델 학습 속도를 높일 수 있으며 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
from apex import amp
# 모델 학습
optimizer = amp.optimizers.Adam(model.parameters())
...
with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
optimizer.zero_grad()
scaled_loss.backward()
optimizer.step()
AMP 사용
AMP(Automatic Mixed Precision)는 혼합 정밀도 학습을 자동으로 수행하는 라이브러리입니다. AMP를 사용하면 코드를 변경하지 않고도 혼합 정밀도 학습의 이점을 얻을 수 있습니다.
from apex import amp
# 모델 학습
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer)
...
with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
optimizer.zero_grad()
scaled_loss.backward()
optimizer.step()
추가 정보
참고
pytorch
