PyTorch에서 RuntimeError CUDA error CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling cublasSgemm 오류를 해결하는 방법

2024-07-27

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 a의 크기는 (10, 20)이고 b의 크기는 (20, 30)입니다. torch.mm 함수는 두 텐서의 마지막 차원이 일치해야 하지만, 위 코드에서는 a의 마지막 차원인 20b의 마지막 차원인 30이 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 a의 형식은 torch.float이고 b의 형식은 torch.int입니다. cublasSgemm 함수는 두 텐서의 형식이 모두 torch.float 또는 torch.double이어야 하지만, 위 코드에서는 ab의 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.double이어야 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 ab의 텐서 크기가 서로 일치하고, 텐서 형식이 모두 torch.float임을 확인합니다. 또한, GPU 메모리가 충분한지 확인합니다. 그런 다음, cublasSgemm 함수를 사용하여 ab를 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 경우에는 torch.mm 함수나 torch.matmul 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
  • 기능: torch.matmul 함수는 torch.mm 함수보다 더 많은 기능을 제공합니다.
  • 사용 편의성: numpy 라이브러리와 scipy 라이브러리는 Python에서 과학 계산을 수행하는 데 사용되는 라이브러리이지만, PyTorch보다 사용하기 어려울 수 있습니다.

결론


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