[이거 어떡하지] RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)` 원인 및 해결법(pytorch)
Python, PyTorch, NLP에서 발생하는 "CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)" 오류 해결 방법
이 오류는 다음과 같은 몇 가지 이유로 발생할 수 있습니다.
- GPU 메모리 부족: 작업에 필요한 메모리가 GPU에 충분하지 않은 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다. 다른 작업에서 GPU 메모리를 사용하고 있거나 사용 가능한 메모리 양이 작은 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다.
- 배치 크기가 너무 커짐: 배치 크기가 너무 크면 한 번에 처리해야 하는 데이터가 너무 많아 GPU 메모리가 부족해질 수 있습니다.
- 모델 크기가 너무 커짐: 모델 크기가 너무 크면 GPU 메모리에 모델을로드하는 데 필요한 공간이 부족해질 수 있습니다.
- PyTorch 또는 cuBLAS 버전의 불일치: PyTorch 또는 cuBLAS 버전이 서로 호환되지 않으면 이 오류가 발생할 수 있습니다.
이 오류를 해결하려면 다음 방법을 시도해 볼 수 있습니다.
배치 크기 줄이기:
배치 크기를 줄이는 것이 이 오류를 해결하는 가장 간단하고 효과적인 방법 중 하나입니다. 배치 크기를 줄이면 한 번에 처리해야 하는 데이터 양이 줄어들어 GPU 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
모델 크기를 줄이는 것도 이 오류를 해결하는 방법이 될 수 있습니다. 모델 크기를 줄이면 GPU 메모리에 모델을로드하는 데 필요한 공간이 줄어듭니다.
GPU 메모리 확보:
다른 작업에서 GPU 메모리를 사용하고 있다면 해당 작업을 종료하거나 다른 장치로 옮겨 GPU 메모리를 확보할 수 있습니다.
PyTorch 또는 cuBLAS 버전 업데이트:
PyTorch 또는 cuBLAS 버전이 최신인지 확인하십시오. 최신 버전이 아닌 경우 업데이트하면 이 오류가 해결될 수 있습니다.
가상 메모리 사용:
torch.cuda.manual_seed_all() 함수를 사용하여 가상 메모리를 사용하도록 PyTorch를 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 GPU 메모리 부족 문제를 해결할 수 있지만 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
디버깅:
위의 방법으로도 해결되지 않는 경우, 코드를 디버깅하여 오류의 근본 원인을 찾아야 할 수도 있습니다. CUDA Launch Blocking 환경을 사용하여 코드를 실행하면 오류가 발생하는 코드 행을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
import torch
def my_function(data):
# 데이터를 GPU로 옮깁니다.
data = data.cuda()
# cuBLAS 핸들을 생성합니다.
handle = torch.cuda.cuBLASHandle()
# cuBLAS 핸들을 초기화합니다.
cublas.cublasInit(handle)
# 행렬 연산을 수행합니다.
# ...
# cuBLAS 핸들을 해제합니다.
cublas.cublasShutdown(handle)
if __name__ == "__main__":
# 데이터를 생성합니다.
data = torch.randn(1024, 1024)
# my_function 함수를 호출합니다.
my_function(data)
- 데이터를 GPU로 옮깁니다.
- cuBLAS 핸들을 생성합니다.
- 행렬 연산을 수행합니다.
cublasCreate(handle) 함수는 cuBLAS 핸들을 생성합니다. cuBLAS 핸들은 cuBLAS 라이브러리의 함수를 호출하는 데 사용됩니다. cublasInit(handle) 함수는 cuBLAS 핸들을 초기화합니다. cublasShutdown(handle) 함수는 cuBLAS 핸들을 해제합니다.
이 코드는 예시일 뿐이며 사용자의 특정 요구 사항에 따라 변경해야 할 수도 있습니다.
다음은 예제 코드에서 발생할 수 있는 "CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)" 오류를 해결하는 방법에 대한 몇 가지 추가 팁입니다.
- 데이터 형식 확인: 데이터가 올바른 데이터 형식인지 확인하십시오. cuBLAS는 특정 데이터 형식만 지원합니다.
- 데이터 크기 확인: 데이터 크기가 너무 크지 않은지 확인하십시오. 데이터 크기가 너무 크면 GPU 메모리가 부족해질 수 있습니다.
- 코드 검사: 코드를 주의 깊게 검사하여 오류가 없는지 확인하십시오.
- GPU 업그레이드: 더 많은 메모리를 가진 강력한 GPU로 업그레이드하면 도움이 될 수 있습니다.
- RAM 업그레이드: 시스템의 RAM 용량을 늘리면 GPU가 가상 메모리를 사용하여 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.
소프트웨어 최적화:
- PyTorch 및 cuBLAS 업데이트: 최신 버전의 PyTorch와 cuBLAS를 사용하는지 확인하십시오. 최신 버전에는 성능 향상 및 버그 수정이 포함되어 있을 수 있습니다.
- 데이터 배치 크기 줄이기: 한 번에 처리하는 데이터 양을 줄이면 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
- 모델 크기 줄이기: 모델 크기를 줄이면 GPU 메모리에 모델을로드하는 데 필요한 공간이 줄어듭니다.
- 병렬 처리 사용: 여러 GPU를 사용하여 모델을 학습하거나 작업을 병렬 처리하면 성능을 향상시키고 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
코드 최적화:
- 메모리 할당 최적화: 메모리를 효율적으로 사용하는지 확인하십시오. 불필요한 메모리 할당을 피하고 메모리를 재사용하십시오.
- 데이터 형식 최적화: 올바른 데이터 형식을 사용하는지 확인하십시오. 더 작은 데이터 형식을 사용하면 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
- 알고리즘 최적화: 더 효율적인 알고리즘을 사용하는지 확인하십시오. 일부 알고리즘은 다른 알고리즘보다 더 적은 메모리를 사용합니다.
- CUDA Launch Blocking 사용: CUDA Launch Blocking 환경을 사용하여 코드를 실행하면 오류가 발생하는 코드 행을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 메모리 사용량 프로파일링: 도구를 사용하여 코드의 메모리 사용량을 프로파일링하면 메모리 누수 또는 비효율적인 메모리 사용을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
대체 라이브러리 사용:
- ONNX Runtime: ONNX Runtime은 PyTorch 모델을 다른 하드웨어 플랫폼에서 실행할 수 있도록 변환하는 도구입니다. ONNX Runtime은 cuBLAS 대신 다른 라이브러리를 사용할 수 있으므로 도움이 될 수 있습니다.
- TensorFlow: TensorFlow는 PyTorch와 유사한 기능을 제공하는 또 다른 인기 있는 머신 러닝 라이브러리입니다. TensorFlow는 cuBLAS 대신 다른 라이브러리를 사용하므로 도움이 될 수 있습니다.
위의 방법을 시도해도 오류가 해결되지 않으면 NVIDIA 또는 PyTorch 커뮤니티 포럼에서 도움을 요청할 수 있습니다.
참고:
- 이러한 팁은 일반적인 지침일 뿐이며 모든 상황에 적용되는 것은 아닙니다.
- 성능 및 메모리 사용량은 코드, 하드웨어 및 데이터 세트에 따라 달라질 수 있습니다.
- 최적의 성능을 얻으려면 코드를 프로파일링하고 다양한 설정을 실험하는 것이 중요합니다.
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