"런타임 오류: CUDA 오류: 장치 측 어설션이 트리거됨" 수정 방법
게시 됨: 2025-10-14PyTorch에서 딥러닝 모델을 사용하는 경우 다음과 같은 당황스러운 오류 메시지를 우연히 발견했을 가능성이 있습니다.
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered이 오류는 매우 실망스러울 수 있으며, 특히 오류의 원인이 무엇인지 확실하지 않은 경우 더욱 그렇습니다. 문제를 가리키는 유용한 스택 추적을 제공하는 많은 프로그래밍 오류와는 달리, 이 오류는 GPU가 눈썹을 치켜올리고 조용히 떠나가는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. 이 가이드가 끝나면 이런 일이 발생하는 이유뿐만 아니라 체계적으로 해결하는 방법도 이해하게 될 것입니다.
이 오류는 실제로 무엇을 의미합니까?
이 오류는 GPU에서 실행 중인 CUDA 커널에 어설션 오류가 발생할 때 발생합니다. 이는 일반적으로 CPU 모드에서 포착할 수 없는 잘못된 입력이나 예상치 못한 동작으로 인해 발생합니다. GPU 수준 문제이기 때문에 Python 예외에서 보곤 했던 자세한 디버그 메시지 없이 충돌이 발생하는 경향이 있습니다.
일반적인 원인은 다음과 같습니다.
- 색인 오류(예: 존재하지 않는 클래스 색인을 사용하려고 시도함)
- 잘못된 텐서 형태
- 잘못된 손실 함수 사용
- 기대를 깨는 데이터(예: 빈 텐서)
다행히 올바른 접근 방식을 사용하면 이 문제를 추적하고 해결할 수 있습니다. 방법을 살펴보겠습니다.
진단 및 수정을 위한 단계별 프로세스
1.CPU에서 모델 실행
첫 번째 진단 단계는 CUDA를 비활성화하고 CPU에서 모든 것을 실행하는 것입니다. 종종 CPU에서 실행될 때 PyTorch는 장치 측 어설션이 전체 컨텍스트에서 Python 예외로 발생하기 때문에 더 명확한 오류 메시지를 제공합니다.
CPU 모드로 전환하려면 다음과 같이 코드를 수정하세요.
device = torch.device("cpu") model.to(device)어설션이 실패하면 이제 훨씬 더 유용한 스택 추적을 얻을 수 있습니다.
2. 대상 라벨을 확인하세요
이 오류의 가장 빈번한 원인 중 하나는 부적절한 클래스 레이블입니다. 특히 nn.CrossEntropyLoss 사용할 때 그렇습니다. 이 손실 함수는 대상 텐서가 0 에서 num_classes - 1 사이의 클래스 인덱스를 포함할 것으로 예상합니다. 따라서 모델이 10개의 클래스를 출력하는 경우 대상은 0에서 9까지의 정수여야 합니다.
일반적인 실수:
# Target contains 10 instead of 0–9 range target = torch.tensor([10])이러한 인덱스가 범위를 벗어나면 GPU에서 어설션이 실행됩니다. 이를 검증하려면 다음을 사용하십시오.
assert target.max().item() < num_classes 이미지 분류를 수행하는 경우 대상의 모양이 적절한지 확인하십시오. CrossEntropyLoss 의 경우 원-핫 인코딩이 아닌 [batch_size] 모양이어야 합니다!
# Incorrect (for CrossEntropyLoss) target = torch.tensor([[0, 0, 1], [1, 0, 0]]) # Correct target = torch.tensor([2, 0])3. DataLoader에서 오류를 검사합니다.
특히 배치 훈련에 사용될 때 데이터세트나 DataLoader에서 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 일부 레이블이 손상되거나 일관성이 없으면 GPU에서 모델이 손상될 수 있습니다.
다음과 같이 데이터세트를 다시 확인하세요.
for i, (x, y) in enumerate(loader): assert y.dtype == torch.long assert y.max().item() < num_classes assert x.shape[0] == y.shape[0]이는 데이터 세트가 잘못된 레이블을 자동으로 도입할 수 있는 CSV 파일 또는 사용자 정의 처리 논리로 구성된 경우 특히 유용합니다.
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4. 배치 크기 불일치
때때로 모델이나 손실 함수는 입력이 특정 형태일 것으로 예상합니다. 불일치로 인해 미묘한 문제가 발생할 수 있습니다. 입력 및 목표의 배치 크기가 일치하는지 확인하십시오.
# torchvision models usually expect [N, 3, 224, 224] assert inputs.shape[1:] == (3, 224, 224) 이는 drop_last=False 로 DataLoader를 사용할 때 특히 중요합니다. 마지막 배치는 데이터 세트 크기에 따라 더 작을 수 있습니다. BatchNorm과 같은 모델이나 작업은 이를 적절하게 처리하거나 더 작은 배치를 명시적으로 확인해야 합니다.
5. 다양한 장치의 우연한 텐서
입력 기능과 모델이 모두 동일한 장치에 있는지 확인하십시오. 모델을 CUDA로 보내고 입력을 CPU에 남겨두면 예기치 않게 실패할 수 있으며 종종 도움이 되는 오류도 발생하지 않습니다.
항상 다음 사항을 다시 확인하세요.
assert inputs.device == model.device고급 팁: 전체 오류 보고 활성화
CPU에서 실행해도 도움이 되지 않거나 CPU/GPU 혼합 설정에서 작업 중인데 여전히 유용한 오류가 발생하지 않는 경우 다음과 같이 설정해 보세요.
CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python my_script.py이는 PyTorch에 GPU 코드를 동기식으로 실행하도록 지시하므로 정확한 실패 지점에서 충돌이 발생합니다. 실행 속도가 약간 느려질 수 있지만 훨씬 더 명확한 역추적을 제공합니다.
Python에서만 셸을 수정하지 않고 다음을 수행합니다.
import os os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1"이제 런타임은 CUDA 어설션이 발생한 위치에 대한 보다 구체적인 정보를 제공해야 합니다.
예제로 수정
실제적인 예를 살펴보겠습니다. MNIST에서 숫자 분류를 위한 모델을 구축하고 최종 모델 계층을 다음과 같이 정의한다고 가정합니다.
self.fc = nn.Linear(128, 10)훈련 루프에는 다음이 포함됩니다.
criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = model(images) # Output shape: [batch_size, 10] loss = criterion(output, labels)하지만 라벨은 다음과 같습니다.
labels = torch.tensor([[0], [1], [2]]) 이 모양은 올바르지 않습니다. CrossEntropyLoss 레이블을 클래스 인덱스의 1D 벡터로 예상합니다.
labels = torch.tensor([0, 1, 2])이 모양을 수정하면 문제가 해결될 수 있습니다.
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요약: 오류 수정을 위한 체크리스트
머리카락을 뽑기 전에 다음 체크리스트를 따르세요.
- CPU 모드로 전환하고 다시 시도하십시오. 오류 메시지가 더 설명적일 수 있습니다.
- 클래스 라벨 확인:유효한 범위 내에 있고 형식이 올바른지 확인하세요.
- DataLoader에서 들어오는 데이터를 검사합니다. 일괄 처리를 반복하고 이상 여부를 확인합니다.
- 특히 출력과 대상에 대해적절한 텐서 모양과 크기를 확인하세요.
- CUDA에서 상세한 동기 추적을 얻으려면
CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1사용하세요.
결론
기기 측 어설션 트리거오류는 처음에는 모호하고 불투명하게 느껴질 수 있지만 궁극적으로는 모델이나 데이터가 위험 신호를 보내는 방식입니다. 레이블, 데이터 형태를 체계적으로 확인하고 CPU 모드와 실행 차단을 활용하면 거의 항상 문제를 격리할 수 있습니다.
다음번에는 혼란스럽게 대응하는 대신 지식과 진단 툴킷으로 무장하겠습니다. 즐거운 디버깅 되세요!