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...
由于pytorch的python语句执行和CUDA后端实际上是异步执行的,所以当CUDA runtime报错时,并不一定能正确地反映在python抛出的错误语句中,因此,可以添加一个环境变量来实现: CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 这里再补充一些关于cuda和pytorch异步执行的知识,当你写了一句torch.mm(X, Y)时,实际上的操作仅仅是将乘法操作加入计算列...
启用CUDA错误日志: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...
Setting environment variable CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 when launching server will help in correctly debugging failing cases by forcing synchronous execution. The PyTorch model in such cases may or may not recover from the failed state and a restart of the server may be required to continue serving ...
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 ...
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 这个问题其实仔细看这句话就能看明白了,跟[问题1]其实是一个原因,就是CUDA的运行是异步的而不是同步的,因此出错的地方并不是报错...
6 For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. 7 AttributeError: 'LayerNorm' object has no attribute 'affine' 1 cuda 路径错误提示: (base) wenjtop@Server:/opt$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.2.1 /usr/local/cuda-11.3/targe...
1.根据Python的提示内容进行修改 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], ...
🐛 Describe the bug NCCL_SHM_DISABLE=1 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 NCCL_DEBUG=INFO NCCL_DEBUG_SUBSYS=COLL torchrun --standalone --nproc_per_node=6 run_nccl_debug.py when tensor numel = 1064 with subgroup PG of 3 GPUs, it got stuck when numel =...
您可以通过设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1来强制同步计算。当GPU上发生错误时,这很方便。(对于异步执行,在实际执行操作之前不会报告此类错误,因此堆栈跟踪不会显示请求的位置。) 异步计算的一个结果是,没有同步的时间测量是不准确的。要获得精确的测量值,应在测量之前调用torch.cuda.synchronize(),或使用torch....