【CUDA】共有メモリ不足エラーの原因と解決法

CUDAの共有メモリ不足エラー

CUDAの使用中に共有メモリ不足エラーに遭遇する場合があります。本記事ではこの問題の原因と解決方法を詳しく解説します。

エラーの症状

「CUDA error: out of shared memory」や「all CUDA-capable devices are busy or unavailable」エラーが、特にDocker環境やカスタムCUDAカーネル使用時に発生します。

原因

1. CUDAカーネルの共有メモリ要求過多
カスタムカーネルが1ブロックあたりの共有メモリ上限を超えている場合です。

2. Docker環境の/dev/shmサイズ不足
デフォルトの共有メモリサイズ（64MB）ではPyTorchのDataLoaderなどが失敗します。

3. GPUメモリの断片化
長時間のトレーニングでGPUメモリが断片化し、連続メモリ確保ができなくなります。

解決方法

手順1: Dockerの共有メモリ設定

# docker run時
docker run --shm-size=8g --gpus all myimage

# docker-compose.yml
services:
  train:
    shm_size: '8gb'
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]

手順2: GPUメモリキャッシュのクリア

import torch
torch.cuda.empty_cache()
import gc
gc.collect()

手順3: メモリ断片化の回避

# 環境変数でメモリアロケータを変更
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

まとめ

本記事で紹介した手順を試すことで、多くの場合問題を解決できます。環境固有の問題が残る場合は、公式ドキュメントやコミュニティフォーラムを参照してください。