通过设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,我们发现错误发生在标签索引超出范围时。 修复标签索引:修改标签索引,确保它们都在有效范围内,并重新运行模型。 通过上述步骤,我们成功解决了CUDA设备端断言错误,并使模型能够在GPU上顺利运行。 总结 CUDA error: device-side assert triggered错误在PyTorch中使用CUDA时较为常见,通常与数...
首先,这个错误提示是告诉你,PyTorch在CUDA运行时遇到了一个错误,但是这个错误信息并没有直接显示出来。为了查看具体的错误信息,你可以设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,这样可以让CUDA运行在同步模式下,从而在发生错误时能够停止程序并显示详细的错误信息。你可以在运行PyTorch程序之前设置这个环境变量,如下所示:在Linux...
另外,当CUDA内部运行错误时,Python的报错代码行有时候会和实际代码行大相径庭,这时就需要在运行时指定CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量为1,即: CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python test.py 这样至少更容易看到是哪个算子出错了,为进一步缩小错误范围打下基础。 测试需求 设float32类型的张量src的大小为n*m*p,unsigned char...
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2, 3' #指定需要的GPU os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '2, 3' #纯属个人习惯,让GPU报错说人话 ''' 正常def def your_model(): xxx ,,, if __name__ =='__main__': torch.multiprocessing.set_start_method('spawn',force=True) __...
您可以通过设置环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING = 1 来强制进行同步计算。当 GPU 发生错误时,这可能非常方便。 (使用异步执行,只有在实际执行操作之后才会报告此类错误,因此堆栈跟踪不会显示请求的位置。) 作为一个例外,copy_() 等几个函数允许一个显式的异步参数 async,它允许调用者在不必要时绕过同步。另一个例...
在按照Python的提示设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,即禁用所有cuda应用程序异步执行,仍然不能正常使用GPU进行运算 import os os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1' a = torch.Tensor(5,3) print(a) a.cuda() # tensor([[1.0194e-38, 9.6429e-39, 9.2755e-39], ...
首先还是强制以阻塞方式运行,这里只要设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1即可,结果如下, Prepare model...Time cost 9.484s Time cost 1.302s, 18.440s Time cost 1.235s, 18.344s Time cost 1.250s, 18.289s Time cost 1.193s, 18.287s Time cost 1.143s, 18.319s ...
RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered 首先在文件头插入以下代码,可以让报错信息更准确 os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1' 之后再运行模型,发现报错在forward函数的最后一行上 returnnn.LayerNorm(d_model)(output+residual) ...
您可以通过设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING = 1来强制进行同步计算。当 GPU 发生错误时,这可能非常方便。 (使用异步执行,只有在实际执行操作之后才会报告此类错误,因此堆栈跟踪不会显示请求的位置。) 作为一个例外,copy_()等几个函数允许一个显式的异步参数async,它允许调用者在不必要时绕过同步。另一个例外是 ...
在要分析的函数的顶部添加「@profiler」装饰器之后,我们可以在命令行中用「kernprof」替换「python」来运行分析器。此外,在 CUDA 的环境下,我们必须设置一个环境变量「CUDA_LAUNCH_BLOCKING」来同步对 CUDA 调用。 运行一个 epoch 的后分析多头注意力机制前馈函数的结果如上图所示。结果显示了测量每一行所花费的时间...