Python/PyTorch: 'CUDA out of memory' 오류 해결하기
PyTorch를 사용하면서 자주 마주치는 오류 중 하나가 바로 'CUDA out of memory' 오류입니다. 이 오류는 특히 딥러닝 모델을 학습시킬 때 빈번하게 발생합니다. 이번 글에서는 이 오류의 발생 원인과 해결 방법을 단계적으로 설명하고, 실무에서 바로 적용할 수 있는 코드 예제도 함께 제공합니다.
오류 메시지 소개
CUDA out of memory 오류는 GPU 메모리가 부족할 때 발생하며, 일반적으로 다음과 같은 에러 메시지가 출력됩니다:
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate XXXX GiB (GPU 0; XX.XX GiB total capacity; used: XX.XX GiB; free: XX.XX GiB)
이 오류는 시스템의 GPU 메모리가 주어진 작업을 수행하기에 충분하지 않을 때 발생합니다. 이는 PHP의 404 오류처럼, 자원을 찾지 못하거나 접근 불가한 상태를 의미하죠.
발생 원인
이 문제가 발생하는 주된 이유는 GPU 메모리가 학습시킬 데이터셋이나 모델의 크기에 비해 부족하기 때문입니다. 예를 들어, 배치 크기(batch size)가 너무 크거나 모델의 파라미터 수가 많을 때 발생합니다. 동일한 코드라도 사용 중인 GPU의 메모리 용량에 따라 이 오류가 발생할 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
해결 방법
이 문제를 해결하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 여기서는 가장 일반적인 해결책 몇 가지를 소개합니다:
- 배치 크기 줄이기: 가장 간단한 방법은 배치 크기를 줄이는 것입니다. 이렇게 하면 한 번에 처리하는 데이터의 양이 줄어들어 메모리 사용량도 줄어듭니다.
- 모델 크기 줄이기: 모델의 복잡도를 낮추거나 파라미터 수를 줄이는 방법도 고려해볼 수 있습니다. 이는 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있지만, 메모리 문제를 피하는 데는 효과적입니다.
- GPU 캐시 비우기: PyTorch에서 제공하는 GPU 캐시를 비우는 기능을 사용하면 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다. 다음 명령어를 활용합니다:
import torch torch.cuda.empty_cache()
- 데이터 소형화: 데이터의 해상도를 낮추거나 필요한 부분만 사용하는 것도 방법입니다. 데이터 크기를 줄이면 메모리 요구량도 감소합니다.
- 더 큰 GPU 사용: 만약 가능하다면, 더 많은 메모리를 가진 GPU를 사용하는 것도 좋은 방법입니다.
코드 예제
다음은 배치 크기를 줄이고, GPU 캐시를 비우는 방식으로 문제를 해결하는 예제 코드입니다:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
# 가상의 모델과 데이터 생성
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 10)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
model = SimpleModel().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()
# 데이터 로더 설정 (배치 크기 조정)
data_loader = DataLoader(torch.randn(1000, 10), batch_size=32) # 배치 크기 줄이기
def train():
model.train()
for data in data_loader:
data = data.cuda()
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, torch.randn(32, 10).cuda())
loss.backward()
optimizer.step()
# GPU 캐시 비우기
torch.cuda.empty_cache()
train()
위의 예제에서는 배치 크기를 32로 줄이고, 학습 루프가 끝날 때마다 torch.cuda.empty_cache()
를 호출하여 GPU 캐시를 비웁니다. 이 방법을 통해 CUDA out of memory 오류를 피할 수 있습니다.
이 글을 통해 Python/PyTorch에서 발생하는 'CUDA out of memory' 오류를 이해하고, 효과적으로 해결할 수 있기를 바랍니다. 실무에서 자주 마주치는 오류인 만큼, 위의 해결책을 잘 기억해 두면 많은 도움이 될 것입니다.
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