[Pytorch] RuntimeError: tensors are on different GPUs

에러 메시지 설명

  이 오류는 PyTorch에서 두 텐서가 서로 다른 GPU에 할당되어 있을 때 발생합니다. PyTorch는 텐서 간 연산을 수행할 때, 모든 텐서가 동일한 장치(CPU 또는 GPU)에 있어야 합니다. 텐서가 서로 다른 GPU에 있으면 연산이 불가능하여 이 오류가 발생합니다.

 

발생 원인

• 다중 GPU 환경: 모델이 여러 GPU에 분산된 상황에서, 하나의 연산이 서로 다른 GPU에 있는 텐서들 간에 수행될 때 발생합니다.
• 텐서 이동 미처리: 텐서를 특정 GPU로 이동시키지 않고, GPU 간 연산을 시도할 때 발생합니다.
• 데이터 로딩 중 GPU 혼선: 여러 GPU를 사용하는 경우, 데이터 로딩 시 특정 GPU에 데이터를 제대로 할당하지 않았을 수 있습니다

 

해결 방법

• 텐서를 동일한 GPU로 이동: 오류가 발생하는 텐서들이 서로 다른 GPU에 있을 경우, 동일한 GPU로 이동시켜야 합니다. PyTorch의 to() 메서드를 사용하여 모든 텐서를 같은 장치로 이동시킵니다.

tensor1 = tensor1.to('cuda:0')  # 모든 텐서를 같은 GPU로 이동
tensor2 = tensor2.to('cuda:0')

 

• 모델과 데이터 일관성 유지: 모델이 여러 GPU에 분산된 경우, 입력 데이터도 동일한 GPU로 이동해야 합니다. torch.nn.DataParallel 또는 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel을 사용하여 모델과 데이터를 일관성 있게 처리할 수 있습니다.

model = torch.nn.DataParallel(model)
input = input.to('cuda:0')  # 데이터를 동일한 GPU로 이동

 

• 텐서 연산 전 GPU 위치 확인: 텐서의 현재 위치를 확인하려면 tensor.device를 사용하여 텐서가 어느 장치에 있는지 점검할 수 있습니다. 이를 통해 텐서들이 동일한 GPU에 있는지 확인할 수 있습니다.

print(tensor1.device)  # 텐서의 위치 확인
print(tensor2.device)

 

• 모델 학습 및 예측 시 GPU 설정 확인: 다중 GPU 환경에서 모델 학습과 예측을 수행할 때, 모든 텐서와 모델 파라미터가 동일한 GPU 또는 적절한 분산 전략에 따라 할당되었는지 확인합니다.

 

관련 내용 및 추가 팁

• 이 오류는 주로 다중 GPU 환경에서 발생하며, PyTorch는 텐서 연산을 수행할 때 동일한 장치에 있는 텐서들 간의 연산만을 허용합니다. 따라서, 모든 텐서를 동일한 GPU로 이동시키는 것이 중요합니다​.
• 모든 텐서가 같은 GPU에 할당되었는지 확인하고, 필요시 명시적으로 이동시키는 습관을 기르세요.
• 다중 GPU 환경에서는 DataParallel 또는 DistributedDataParallel과 같은 PyTorch 분산 처리를 사용하여 일관성 있게 텐서를 관리하세요.