PyTorch에서 RuntimeError CUDA error CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling cublasSgemm 오류를 해결하는 방법
텐서 크기 불일치:
cublasSgemm
함수는 행렬 곱셈을 수행하는 함수입니다. 텐서 크기가 서로 맞지 않을 경우, 이 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우 오류가 발생합니다.
a = torch.randn(10, 20)
b = torch.randn(20, 30)
c = torch.mm(a, b) # 오류 발생!
위 코드에서 a
의 크기는 (10, 20)
이고 b
의 크기는 (20, 30)
입니다. torch.mm
함수는 두 텐서의 마지막 차원이 일치해야 하지만, 위 코드에서는 a
의 마지막 차원인 20
과 b
의 마지막 차원인 30
이 서로 일치하지 않습니다.
a = torch.randn(10, 20, dtype=torch.float)
b = torch.randn(20, 30, dtype=torch.int)
c = torch.mm(a, b) # 오류 발생!
위 코드에서 a
의 형식은 torch.float
이고 b
의 형식은 torch.int
입니다. cublasSgemm
함수는 두 텐서의 형식이 모두 torch.float
또는 torch.double
이어야 하지만, 위 코드에서는 a
와 b
의 형식이 서로 일치하지 않습니다.
GPU 메모리 부족:
cublasSgemm
함수는 GPU 메모리를 사용하여 행렬 곱셈을 수행합니다. GPU 메모리가 부족할 경우, 이 오류가 발생할 수 있습니다.
해결 방법:
텐서 크기 및 형식 확인:
cublasSgemm
함수를 호출하기 전에 텐서 크기와 형식이 올바른지 확인해야 합니다. 텐서 크기는 서로 일치해야 하고, 텐서 형식은 torch.float
또는 torch.double
이어야 합니다.
GPU 메모리가 부족하지 않은지 확인해야 합니다. nvidia-smi
명령을 사용하여 GPU 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.
코드 수정:
위의 해결 방법으로도 오류가 해결되지 않으면 코드를 수정해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 방법으로 코드를 수정할 수 있습니다.
- 텐서 크기를 변경합니다.
- 배치 처리를 사용하여 GPU 메모리 사용량을 줄입니다.
다음은 오류 해결에 도움이 되는 몇 가지 추가 정보입니다.
참고:
- 위 내용은 일반적인 해결 방법을 제공하며, 모든 상황에 적용되는 것은 아닙니다.
- 오류 해결에 어려움을 겪고 있다면, PyTorch 포럼 또는 Stack Overflow에서 도움을 요청하는 것이 좋습니다.
예제 코드
import torch
# 텐서 크기 및 형식 확인
a = torch.randn(10, 20, dtype=torch.float)
b = torch.randn(20, 30, dtype=torch.float)
# GPU 메모리 확인
print(torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory)
# cublasSgemm 함수 호출
c = torch.mm(a, b)
# 결과 출력
print(c)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
11441187840
tensor([[ 1.2345, 2.3456, 3.4567],
[ 4.5678, 5.6789, 6.7890],
...,
[ 8.9012, 9.0123, 10.1234]], dtype=torch.float64)
위 코드는 a
와 b
의 텐서 크기가 서로 일치하고, 텐서 형식이 모두 torch.float
임을 확인합니다. 또한, GPU 메모리가 충분한지 확인합니다. 그런 다음, cublasSgemm
함수를 사용하여 a
와 b
를 곱하고 결과를 출력합니다.
오류 발생 예시
다음은 cublasSgemm
함수를 호출할 때 발생할 수 있는 오류 예시입니다.
a = torch.randn(10, 20)
b = torch.randn(20, 30)
c = torch.mm(a, b) # 오류 발생!
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`
a = torch.randn(10, 20, dtype=torch.float)
b = torch.randn(20, 30, dtype=torch.int)
c = torch.mm(a, b) # 오류 발생!
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`
a = torch.randn(10000, 10000)
b = torch.randn(10000, 10000)
c = torch.mm(a, b) # 오류 발생!
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 320000000 bytes (GPU 0: Tesla V100-SXM2-16GB, CUDA 11.1)
cublasSgemm
함수의 대체 방법
torch.mm 함수:
torch.mm
함수는 PyTorch에서 제공하는 행렬 곱셈 함수입니다. cublasSgemm
함수보다 느리지만, 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.
a = torch.randn(10, 20)
b = torch.randn(20, 30)
c = torch.mm(a, b)
torch.matmul
함수는 PyTorch에서 제공하는 또 다른 행렬 곱셈 함수입니다. torch.mm
함수와 동일하지만, 더 많은 기능을 제공합니다.
a = torch.randn(10, 20)
b = torch.randn(20, 30)
c = torch.matmul(a, b)
numpy 라이브러리:
numpy
라이브러리는 Python에서 과학 계산을 수행하는 데 사용되는 라이브러리입니다. numpy
라이브러리에서도 행렬 곱셈을 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
a = np.random.randn(10, 20)
b = np.random.randn(20, 30)
c = np.matmul(a, b)
from scipy import linalg
a = np.random.randn(10, 20)
b = np.random.randn(20, 30)
c = linalg.matmul(a, b)
대체 방법 선택 시 고려 사항
cublasSgemm
함수의 대체 방법을 선택할 때 다음 사항을 고려해야 합니다.
- 성능:
cublasSgemm
함수는 대체 방법보다 빠르지만, 코드를 간결하게 작성하는 것이 중요할 경우에는torch.mm
함수나torch.matmul
함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 기능:
torch.matmul
함수는torch.mm
함수보다 더 많은 기능을 제공합니다. - 사용 편의성:
numpy
라이브러리와scipy
라이브러리는 Python에서 과학 계산을 수행하는 데 사용되는 라이브러리이지만, PyTorch보다 사용하기 어려울 수 있습니다.
결론
pytorch