"CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()" 오류 해결

2024-07-27

"CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()" 오류 해결

"python", "linux", "pytorch" 환경에서 "CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()" 오류는 PyTorch에서 CUDA 장치를 초기화하는 데 실패할 때 발생합니다. 이 오류는 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 해결 방법은 원인에 따라 다릅니다.

원인:

CUDA 드라이버 누락 또는 오래된 버전: PyTorch는 CUDA 장치를 사용하기 위해 CUDA 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. 드라이버가 누락되었거나 오래된 버전인 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다.
CUDA 장치 부재: 시스템에 CUDA 장치가 없는 경우 이 오류가 발생합니다.
잘못된 CUDA 버전: PyTorch 버전과 CUDA 버전이 서로 호환되지 않으면 이 오류가 발생할 수 있습니다.
라이브러리 버전 충돌: 시스템에 설치된 다른 라이브러리와 PyTorch 또는 CUDA 버전이 충돌하는 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다.

해결 방법:

CUDA 드라이버 설치 또는 업데이트: NVIDIA 웹사이트에서 최신 CUDA 드라이버를 다운로드하여 설치합니다. 이미 드라이버가 설치되어 있는 경우 최신 버전인지 확인하고 업데이트합니다.
CUDA 장치 확인: 시스템에 CUDA 장치가 있는지 확인합니다. nvidia-smi 명령을 사용하여 장치 정보를 확인할 수 있습니다.
CUDA 버전 확인: PyTorch 버전과 CUDA 버전이 서로 호환되는지 확인합니다. PyTorch 문서에서 호환되는 버전 정보를 확인할 수 있습니다.
라이브러리 버전 확인: 시스템에 설치된 다른 라이브러리 버전이 PyTorch 또는 CUDA 버전과 충돌하지 않는지 확인합니다.

추가 정보:

다음은 오류 해결에 도움이 될 수 있는 몇 가지 추가 팁입니다.

명령 프롬프트 또는 터미널에서 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" 명령을 실행하여 시스템에 CUDA 장치가 있는지 확인합니다.
pip list 명령을 실행하여 시스템에 설치된 PyTorch 및 CUDA 라이브러리 버전을 확인합니다.
PyTorch 커뮤니티 포럼 또는 GitHub 저장소에서 도움을 요청합니다.

예제 코드

import torch

# CUDA 장치가 사용 가능한지 확인합니다.
if torch.cuda.is_available():
  # CUDA 장치를 사용하는 텐서를 생성합니다.
  x = torch.randn(10, 10, device="cuda")
  # CUDA 장치에서 텐서 연산을 수행합니다.
  y = x.matmul(x)
  # 결과를 출력합니다.
  print(y)
else:
  # CUDA 장치가 사용 가능하지 않으면 CPU에서 텐서 연산을 수행합니다.
  x = torch.randn(10, 10)
  y = x.matmul(x)
  print(y)