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...
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...
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...
ts = perf_counter() 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 Time cost 1.193s,...
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...
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 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. 情况1:经debug:报错原因为数组越界,类别信息写错了 可以将device由 'cuda...
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 =...
CUDA errors are delayed and may occur several calls after the real error site. This can make it difficult to debug in CI if you can't reproduce locally. One way to make debugging easier for people is to (1) make sure we synchronize at th...
exportCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 设置了这个环境变量后,程序中的CUDA代码就是同步执行的。你就不需要再添加上述cuda同步API了。经过这一步检查,确认性能报告中的数据是准确的。 02 PyTorch vs LibTorch:代码版本 在DeepVAC生态下,DeepVAC封装PyTorch,Libdeepvac封装LibTorch,且基于PyTorch仓库的同一个版本:1.8.1。经过这一...