Subeen lab

https://subeen-lab.tistory.com/90 [pytorch] cuda 10.2 설치 및 사용1. 개요 코드를 돌리다 보면 용량이 너무 커서 런타임이 끊기는 경우가 있다. 코랩에서 사용할 수도 있지만, 코랩 또한 기본 기준으로 9시간이 지나면 런타임이 끊기고 다시 돌리려면 약 12시간을subeen-lab.tistory.com  이 전에 그래픽 카드에 맞춰 10.2를 설치하였는데, 이번에 조금 더 좋은 사양을 가지게 되어 다른 버전으로 깔아보려한다.   1. 그래픽 카드 확인  먼저 그래픽 카드가 어떤 것인지 확인해야 한다.   장치 관리자를 들어가 디스플레이 어댑터를 눌러 확인한다. 내 컴퓨터에는 RTX 4090이 있으므로 이를 기준으로 정리하겠다.    2. 그래픽 카드 확인 https..

간혹 torch 사용 시에 다음과 같은 처음 보는 긴 오류가 발생할 때가 있다. 본인은 Roberta 사용 시에 보게 되었다. runtime error : cuda error : cublas_status_not_supported when calling 'cublassgemmstridedbatched( handle, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, stridea, b, ldb, strdeb, &beta, c , ldc, stridec, num_batches)' 처음 보기도 했고, 무슨 소리인지 전혀 이해가 가지 않았고, 검색했을 때도 조금씩 다른 오류를 언급하여 한참을 들여다 보았다. 이 오류는 가장 단순하게는 batch_size가 너무 커서 cuda가 용량을 벗어났을 때 나온다고 한..

1. 개요 코드를 돌리다 보면 용량이 너무 커서 런타임이 끊기는 경우가 있다. 코랩에서 사용할 수도 있지만, 코랩 또한 기본 기준으로 9시간이 지나면 런타임이 끊기고 다시 돌리려면 약 12시간을 기다려야 한다. 하지만, 컴퓨터에 gpu가 있다면 설치와 코드 몇 줄로 빠른 코드 실행을 할 수 있다. 나는 주로 torch를 자주 쓰므로 torch를 이용한 gpu 설치를 정리하려 한다. 나는 작년 초반에 설치해서 10.2 기준 cuda를 설치하였다. 현재는 제공하지 않으므로 상위 버전에 맞추어야 한다. 2. 그래픽 카드 확인 먼저 그래픽 카드가 어떤 것인지 확인해야 한다. 장치 관리자를 들어가 디스플레이 어댑터를 눌러 확인한다. 내 컴퓨터에는 GTX 1080 TI가 있으므로 이를 기준으로 정리하겠다. 3. 그..