Python과 PyTorch에서 "RuntimeError: CUDA error: out of memory" 오류를 해결하는 방법
Python과 PyTorch에서 "RuntimeError: CUDA error: out of memory" 오류가 발생하는 경우 GPU 메모리가 부족하여 발생하는 오류입니다.
원인:
- 모델 크기가 GPU 메모리 용량보다 크다.
- 배치 크기가 너무 크다.
- 텐서 연산 중에 메모리 누수가 발생한다.
- 데이터 불러오기 방식이 비효율적이다.
해결 방법:
GPU 메모리 용량 확인:
import torch
print(torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory)
배치 크기 줄이기:
batch_size = 16
# ...
model = model.to("cuda")
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data = data.to("cuda")
target = target.to("cuda")
# ...
모델 최적화:
- 모델 구조 변경
- 훈련 데이터 축소
- 모델 정밀도 조정 (fp16, fp32)
데이터 불러오기 최적화:
- 데이터 불러오기 스레드 사용
- 데이터 불러오기 순서 조정
- 메모리 맵핑 사용
메모리 누수 확인:
import torch
def check_memory():
print(torch.cuda.memory_allocated())
# ...
check_memory()
model(data)
check_memory()
PyTorch Lightning 사용:
from pytorch_lightning import LightningModule
class MyModel(LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
# ...
def forward(self, x):
# ...
def training_step(self, batch, batch_idx):
# ...
def configure_optimizers(self):
return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001)
# ...
model = MyModel()
trainer = Trainer()
trainer.fit(model)
Apex 사용:
from apex import amp
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O1")
# ...
model(data)
XLA 사용:
import torch.xla.experimental.xla_sharding as xla_sharding
model = xla_sharding.replicate(model, 8)
# ...
model(data)
- 가상 메모리 사용
- GPU 클러스터 사용
다른 옵션:
- 다른 프로그래밍 언어 사용 (TensorFlow, Jax)
- CPU 학습 사용
예제 코드
import torch
# 모델 정의
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, 1)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, 1)
self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 10 * 10, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = torch.relu(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
return x
# 데이터 준비
train_data = torch.randn(100, 1, 28, 28)
train_labels = torch.randint(0, 10, (100,))
# 모델 생성 및 학습
model = MyModel().to("cuda")
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data = data.to("cuda")
target = target.to("cuda")
output = model(data)
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 모델 평가
test_data = torch.randn(10, 1, 28, 28)
test_labels = torch.randint(0, 10, (10,))
with torch.no_grad():
output = model(test_data)
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print(f"Accuracy: {100 * (predicted == test_labels).sum() / len(test_labels)}%")
- 이 코드는 MNIST 분류 문제를 해결하는 간단한 예시입니다.
- 실제 문제에서는 모델 구조, 데이터 크기, 학습 설정 등을 변경해야 할 수 있습니다.
"RuntimeError: CUDA error: out of memory" 오류 해결을 위한 대체 방법
GPU 대신 CPU를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다. CPU 학습은 GPU 학습보다 느리지만 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
모델을 여러 GPU에 분산하여 학습시키는 병렬화 기술을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 모델 크기가 큰 경우 유용합니다.
데이터 병렬화:
혼합 정밀도 학습:
FP16과 FP32 정밀도를 혼합하여 사용하는 학습 방법을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 모델 크기와 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
모델 압축:
모델 크기를 줄이는 압축 기술을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 모델 배포 및 저장 용량을 줄일 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅:
AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 더 많은 GPU 리소스를 확보할 수 있습니다.
다른 프레임워크 사용:
TensorFlow, Jax와 같은 다른 프레임워크는 PyTorch보다 메모리 관리 기능이 더 나을 수 있습니다.
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