CUDAのメモリ不足エラーを修正する方法

CUDAのメモリ不足エラーについて

CUDA は、Compute Unified Device Architecture の略で、NVIDIA が開始したソフトウェアとハードウェアの統合テクノロジです。

この技術により、ユーザーはNVIDIAのGPUを利用して画像処理以外の処理を実行したり、GPUをCコンパイラの開発環境として利用したりすることができます。したがって、一部のプログラム開発者は機械学習などに GPU を使用することになります。

ただし、PyTorch、Stable Diffusion、またはその他の機械学習ライブラリを使用すると、CUDA メモリ不足エラーが発生する可能性があります。

モデルのトレーニング中に、次の問題が発生しました。RuntimeError：CUDAメモリ不足です。304.00 MiB を割り当てようとしました (GPU 0; 合計容量 8.00 GiB; 割り当て済み142.76 MiB; 空き 6.32 GiB; PyTorch で合計 158.00 MiB 予約) 予約メモリ >> 割り当てメモリの場合は、断片化を避けるために max_split_size_mb を設定してみてください…https://stackoverflow.com/questions/71498324/pytorch-runtimeerror-cuda-out-of-memory-with-a-huge-amount-of-free-memory

Windows 10の高いメモリ使用率

この記事では高いメモリ使用率とは何か、確認する方法は何かなどの問題について説明します。また、一般的な原因によるWindows 10の高いメモリ使用率の問題を修正する11の方法を提供しています。

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CUDAのメモリ不足エラーを修正する方法

Stable Diffusion CUDA のメモリ不足または PyTorch : CUDAのメモリ不足問題を解決するにはどうすればよいですか以下の内容を参照できます。

安定拡散CUDA のメモリ不足

1. コンピュータを再起動します。 これが最も簡単な方法です。
2. コマンド ラインに -W 256 -H 256 を入力して、画像の解像度を 256 x 256 に下げます。
3. CUDA デバイスがアクセスできるメモリを増やします。 これを行うには、システムの GPU 設定を変更します。
4. VRAM がランタイムの問題を常に引き起こしている場合は、より多くのメモリを備えた新しい GPU を購入して、既存の GPU を置き換えます。
5. データを小さなバッチに分割します。 メモリの過負荷を避けるために、より小さいデータセットの処理が必要になる場合があります。

PyTorch: CUDAのメモリ不足

1. エラーメッセージが指示した通りに操作します。
2. PyTorch モデルに使用されるバッチ サイズを減らします。バッチ サイズが小さいほど、GPU 上で必要なメモリが少なくなり、メモリ不足エラーを回避できる可能性があります。
3. 断片化を避けるために、max_split_size_mb をより小さい値に設定してみてください。
4. PyTorch には DataParallel モジュールがあり、これを使用してモデルを複数の GPU に分散できます。 これは、複数の GPU で PyTorch モデルを並行して実行するのに役立ちます。
5. キャッシュの消去

結語

この投稿では、Stable Diffusion または PyTorch で AI モデルをトレーニングするときに CUDA メモリ不足エラーが発生した場合の対処方法について説明します。問題を解決する他の方法がある場合は、次のゾーンにコメントを残して共有してください。

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