PyTorch RuntimeError: CUDA Out of Memory 해결 방법
2024-07-27
Pytorch RuntimeError: CUDA out of memory with a huge amount of free memory 해설
PyTorch에서 CUDA 메모리가 부족하다는 오류가 발생하지만 시스템에 충분한 메모리가 남아 있는 경우
원인:
- 메모리 할당 문제: PyTorch는 GPU 메모리를 할당하는 방식에 문제가 있을 수 있습니다.
- 데이터 크기: 처리하려는 데이터가 GPU 메모리 용량보다 크거나 많은 양의 중간 데이터가 생성될 수 있습니다.
- 모델 크기: 모델이 너무 크면 GPU 메모리에 담을 수 없습니다.
- 메모리 누수: 코드에 메모리 누수가 있어 사용하지 않는 메모리가 해제되지 않을 수 있습니다.
해결 방법:
- 데이터 크기 줄이기:
- 데이터를 더 작은 배치 크기로 처리합니다.
- 이미지 해상도를 낮춥니다.
- 데이터 압축을 사용합니다.
- 모델 크기 줄이기:
- 모델 아키텍처를 변경합니다.
- 모델 가중치를 압축합니다.
- 모델 정규화를 사용합니다.
- PyTorch 버전 업데이트: 최신 버전의 PyTorch는 메모리 관리 개선 사항이 포함될 수 있습니다.
- CUDA 버전 확인: 사용하는 CUDA 버전이 PyTorch 버전과 호환되는지 확인하십시오.
- 시스템 메모리 확인: 시스템에 충분한 GPU 메모리가 있는지 확인하십시오.
- 코드 검사: 메모리 누수가 있는지 코드를 검사하십시오.
- 다음과 같은 PyTorch 옵션 사용:
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction: 프로세스당 사용할 수 있는 GPU 메모리 비율을 설정합니다.torch.cuda.empty_cache: GPU 메모리 캐시를 비웁니다.torch.cuda.memory_allocated: GPU 메모리 할당량을 확인합니다.
예제 코드
# 데이터를 더 작은 배치 크기로 처리합니다.
batch_size = 16
# 이미지 해상도를 낮춥니다.
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Resize((224, 224)),
])
# 데이터 압축을 사용합니다.
dataset = torch.utils.data.DataLoader(
...,
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
num_workers=4,
pin_memory=True,
)
모델 크기 줄이기
# 모델 아키텍처를 변경합니다.
model = MobileNetV2()
# 모델 가중치를 압축합니다.
model = torch.jit.trace(model, example_inputs)
model = torch.jit.save(model, "model.pt")
# 모델 정규화를 사용합니다.
model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, 1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2),
...
)
PyTorch 버전 업데이트
pip install torch --upgrade
CUDA 버전 확인
import torch
print(torch.cuda.get_device_properties(0).name)
시스템 메모리 확인
import psutil
print(psutil.virtual_memory().total)
코드 검사
def my_function():
# 메모리 할당
tensor = torch.randn(1024, 1024)
# ...
# 메모리 해제
del tensor
PyTorch 옵션 사용
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)
torch.cuda.empty_cache()
print(torch.cuda.memory_allocated())
PyTorch RuntimeError: CUDA out of memory 해결 방법
- 데이터 샘플링: 전체 데이터셋 대신 샘플을 사용하여 모델 학습
- 데이터 증강: 데이터 증강을 통해 학습 데이터 다양화
- 온라인 학습: 미니 배치 기반 온라인 학습 방식 사용
- 효율적인 모델 아키텍처 선택: MobileNet, EfficientNet 등
- 모델 크기 조정: 모델 압축, 가중치 가지치기 등
- 전이 학습: 사전 학습된 모델을 사용하여 학습 시간 단축
하드웨어 개선:
- 더 많은 GPU 메모리 사용: 고성능 GPU 사용
- TPU 사용: Google Cloud TPU와 같은 텐서 처리 장치 활용
코드 최적화:
- 메모리 누수 방지: 코드 검토 및 메모리 관리 개선
- 병렬 처리 활용: 데이터 처리 및 모델 학습 병렬화
기타 방법:
- 혼합 정밀도 학습: FP16 또는 bfloat16 사용
- 모델 배포 최적화: 모델 최적화 및 서빙 시스템 개선
주의 사항:
- 위 방법은 상황에 따라 효과가 다를 수 있습니다.
- 적절한 방법 선택을 위해 문제 상황을 정확히 파악해야 합니다.
- 성능과 효율성 사이의 균형을 고려해야 합니다.
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