Error on gpu out of memory

Риг 7 карт 1660 ti NBminer 42.2 (на версии 39,5 тоже самое) Win 10 8 гигов озу. Файл подкачки 60 гигов. Увеличение не помогает!!! Майнер стартует и выдает ошибку про нехватку памяти. Прилагаю скрин ошибки и файла подкачки. Майнер обновлял, менял на феню 6.2, все также ошибка. Прошу помощи, как...

  • #1

Риг 7 карт 1660 ti
NBminer 42.2 (на версии 39,5 тоже самое)
Win 10
8 гигов озу.
Файл подкачки 60 гигов. Увеличение не помогает!!!
Майнер стартует и выдает ошибку про нехватку памяти. Прилагаю скрин ошибки и файла подкачки.
Майнер обновлял, менял на феню 6.2, все также ошибка.
Прошу помощи, как победить это безобразие. Риг на удалёнке.

П.С. поиском пользовался. Все только про подкачку говорят.

  • #2

Скрины

  • IMG_20220626_212256.jpg

    IMG_20220626_212256.jpg

    1,5 МБ · Просмотры: 149

  • IMG_20220626_212229.jpg

    IMG_20220626_212229.jpg

    1,6 МБ · Просмотры: 150

  • #3

таже проблема на 1660супер
уже час пробую разные варианты, не помогают…

  • #4

карта, которая выводит изображение, уже не может загрузить даг файл в память

  • #5

карта, которая выводит изображение, уже не может загрузить даг файл в память

нифига, изображение выдает встройка

  • #6

Тоже феникс отлетел час назад, перешел на gminer.

  • #7

тогда хз, у меня работает 1660ti, но изображение выводит карта на 8 гб.)

  • #8

Тоже феникс отлетел час назад, перешел на gminer.

у меня gminer последний 3.01 стоял, на нем и начались ошибки

  • #9

Риг на удалёнке. В карте стоит заглушка. Подключаюсь энидеском…

  • #10

Тоже час назад словил : Cuda Error: out of memory, заработала на NBminer 40.1.

  • #11

Dag подкрался незаметно, хоть виден был издалека.

  • #12

да рано ещё 6гиговкам отваливаться
в 23 году вроде

  • #13

На 3060 тоже старый феникс отвалился. Поставил Phoenix Miner 6.2c — заработало.

  • #14

да рано ещё 6гиговкам отваливаться
в 23 году вроде

Не забывай про ось.

  • #15

у меня gminer последний 3.01 стоял, на нем и начались ошибки

Ерунда какая-то. У меня риг на хайве стабильно работал, 6 карт 570 8 гб, майнер последний феникс начал ругаться на dag, попробовал nbminer и gminer все ок.

  • #16

У меня на винде тоже отвалился (PhoenixMiner_5.5c_Windows) обновил на версию (PhoenixMiner_5.6d_Windows) все заработало.

  • #17

Попробую видео драйвер обновить. Сейчас 425.31 стоят. Качаю 472…

  • #18

Тоже заметил, даг 4.9 пишет но 1660с стала терять хеш, у 8 гиговок только 1,64гб свободно, у 12гб только 5гб свободно а 7 занято, при даге в 4.9 напомню. Стоит последний тирекс, вызываю пояснительную бригаду!

  • #19

У меня на винде тоже отвалился (PhoenixMiner_5.5c_Windows) обновил на версию (PhoenixMiner_5.6d_Windows) все заработало.

а почему не на актуальную версию 6.2? обновлять так до актуальной

  • #20

вы тупые? феня все написал

2022.06.26:23:58:49.823: GPU1 GPU1: Allocating DAG for epoch #501 (4.91) GB
2022.06.26:23:58:49.828: GPU1 GPU1: Generating DAG for epoch #501
2022.06.26:23:58:49.828: GPU1 GPU1: Unable to generate DAG for epoch #501; please upgrade to the latest version of PhoenixMiner
2022.06.26:23:58:49.828: GPU1 GPU1 initMiner error: Unable to initialize CUDA miner
2022.06.26:23:58:49.828: wdog Fatal error detected. Restarting.

Ошибки Видеокарты При Майнинге

Самое полное собрание ошибок в майнинге на Windows, HiveOS и RaveOS и их быстрых и спокойных решений

Can’t find nonce with device CUDA_ERROR_LAUNCH_FAILED

Ошибка майнера Can't find nonce

Ошибка майнера Can’t find nonce

Ошибка говорит о том, что майнер не может найти нонс и сразу же сам предлагает решение — уменьшить разгон. Особенно начинающие майнеры стараются выжать из видеокарты максимум — разгоняют слишком сильно по ядру или памяти. В таком разгоне видеокарта даже может запуститься, но потом выдавать ошибки как указано ниже. Помните, лучше — стабильная отправка шар на пул, чем гонка за цифрами в майнере.

Зарабатывай на чужих сделках на бирже BingX. Подробнее — тут.

Phoenixminer Connection to API server failed — что делать?

Ошибка Connection to API server failed

Ошибка Connection to API server failed

Такая ошибка встречается на PhoenixMiner на операционной систему HiveOS. Она говорит о том, что майнинг-ферма/риг не может подключиться к серверу статистики. Что делать для ее решения:

  • Введите команду net-test и запомните/запишите сервер с низким пингом. После чего смените его в веб интерфейсе Hive (на воркере) и перезагрузите ваш риг.
  • Если это не помогло, выполните команду dnscrypt -i && sreboot

Phoenixminer CUDA error in CudaProgram.cu:474 : the launch timed out and was terminated (702)

Ошибка майнера Phoenixminer CUDA error in CudaProgram

Ошибка майнера Phoenixminer CUDA error in CudaProgram

Эта ошибка, как и в первом случае, говорит о переразгоне карты. Откатите видеокарту до заводских настроек и постепенно поднимайте разгон до тех пор, пока не будет ошибки.

UNABLE TO ENUM CUDA GPUS: INVALID DEVICE ORDINAL

Ошибка майнера Unable to enum CUDA GPUs: invalid device ordinal

Ошибка майнера Unable to enum CUDA GPUs: invalid device ordinal

Проверяем драйвера видеокарты и саму видеокарту на работоспособность (как она отмечена в диспетчере устройств, нет ли восклицательных знаков).
Если все ок, то проверяем райзера. Часто бывает, что именно райзер бывает причиной такой ошибки.

UNABLE TO ENUM CUDA GPUS: INSUFFICIENT CUDA DRIVER: 5000

Ошибка майнера Unable to enum CUDA GPUs: Insufficient CUDA driver: 5000

Ошибка майнера Unable to enum CUDA GPUs: Insufficient CUDA driver: 5000

Аналогично предыдущей ошибке — проверяем драйвера видеокарты и саму видеокарту на работоспособность (как она отмечена в диспетчере устройств, нет ли восклицательных знаков).

NBMINER MINING PROGRAM UNEXPECTED EXIT.CODE: -1073740791, REASON: PROCESS CRASHED

Ошибка майнера NBMINER MINING PROGRAM UNEXPECTED EXIT.CODE: -1073740791, REASON: PROCESS CRASHED

Ошибка майнера NBMINER MINING PROGRAM UNEXPECTED EXIT.CODE: -1073740791, REASON: PROCESS CRASHED

Ошибка code 1073740791 nbminer возникает, если ваш риг/майнинг-ферма собраны из солянки Nvidia+AMD. В этом случае разделите майнинг на два .bat файла (или полетника, если вы на HiveOS). Один — с картами AMD, другой с картами Nvidia.

NBMINER CUDA ERROR: OUT OF MEMORY (ERR_NO=2) — как исправить?

Ошибка майнера NBMINER CUDA ERROR: OUT OF MEMORY (ERR_NO=2)

Ошибка майнера NBMINER CUDA ERROR: OUT OF MEMORY (ERR_NO=2)

Одна из самых распространённых ошибок на Windows — нехватка памяти, в данном случае на майнере Nbminer, но встречается и в майнере Nicehash. Чтобы ее исправить — надо увеличить файл подкачки. Файл подкачки должен быть равен сумме гб всех видеокарт в риге плюс 10% запаса. Как увеличить файл подкачки — читаем тут.

GMINER ERROR ON GPU: OUT OF MEMORY STOPPED MINING ON GPU0

Ошибка майнера GMINER ERROR ON GPU: OUT OF MEMORY STOPPED MINING ON GPU0

Ошибка майнера GMINER ERROR ON GPU: OUT OF MEMORY STOPPED MINING ON GPU0

В данном случае скорее всего виноват не файл подкачки, а переразгон по видеокарте, которая идет под номером 0. Сбавьте разгон и ошибка должна пропасть.

Socket error. the remote host closed the connection, в майнере Nbminer

Socket error. the remote host closed the connection

Также может быть описана как «ERROR — Failed to establish connection to mining pool: Socket operation timed out».
Сетевой конфликт — проверьте соединение рига с интернетом. Перегрузите роутер.
Также может быть, что провайдер закрывает соединение с пулом. Смените пул, попробуйте VPN или измените адреса DNS на внешнего провайдера, например cloudflare 1.1.1.1, 1.0.0.1

Server not responded on share, на майнере Gminer

Server not responded on share

Такая ошибка говорит о том, что у вас что-то с подключением к интернету, что критично для Gminer. Попробуйте сделать рестарт роутера и отключить watchdog на майнере.

DAG has been damaged check overclocking settings, в майнере Gminer

Также в этой ошибке может быть указано Device not responding, check overclocking settings.
Ошибка говорит о переразгоне, попробуйте сначала убавить его.
Если это не помогло, смените майнер — Gminer никогда не славился работой с видеокартами AMD. Мы рекомендуем поменять майнер на Teamredminer, а если вам критична поддержка майнером одновременно Nvidia и AMD видеокарт, то используйте Lolminer.
Если смена майнера не поможет, переставьте видеодрайвер.
Если и это не поможет, то нужно тестировать эту карту отдельно в слоте X16.

ERROR: Can’t start T-Rex, failed to initialize device map: can’t get busid, code -6

Ошибки настройки памяти с кодом -6 обычно указывают на проблему с драйвером.

Если у вас Windows, используйте программу DDU (DisplayDriverUninstaller), чтобы полностью удалить все драйверы Nvidia.
Перезагрузите систему.
Установите новый драйвер прямо с сайта Nvidia.
Перезагрузите систему снова.
Если у вас HiveOS/RaveOS — накатите чистый образ системы. Чтобы наверняка. :)

TREX: Can’t unlock GPU

Полный текст ошибки:
TREX: Can’t unlock GPU [ID=1, GPU #1], error code 15
WARN: Miner is going to shutdown…
WARN: NVML: can’t get fan speed for GPU #1, error code 15
WARN: NVML: can’t get power for GPU #1, error code 15
WARN: NVML: can’t get mem/core clock for GPU #1, error code 17

Решение:

  1. Проверьте все кабельные соединения видеокарты и райзера, особенно кабеля питания.
  2. Если с первый пунктом все ок, попробуйте поменять райзер на точно рабочий.
  3. Если ошибка остается, вставьте видеокарту в разъем х16 напрямую в материнскую плату.

CAN’T START MINER, FAILED TO INITIALIZE DEVIS MAP, CAN’T GET BUSID, CODE -6

Ошибка майнера CAN'T START MINER, FAILED TO INITIALIZE DEVIS MAP, CAN'T GET BUSID, CODE -6

Ошибка майнера CAN’T START MINER, FAILED TO INITIALIZE DEVIS MAP, CAN’T GET BUSID, CODE -6

В конкретном случае была проблема в блоке питания, он не держал 3 видеокарты. После замены блока питания ошибка пропала.
Если вы уверены, что ваш мощности вашего блока питания достаточно, попробуйте сменить майнер.

Зарабатывай на чужих сделках на бирже BingX. Подробнее — тут.

ОШИБКА 511 ГРАДУСОВ НА ВИДЕОКАРТА

Ошибка 511 градусов видеокарта

Ошибка 511 градусов видеокарта

Ошибка 511 говорит о неисправности райзера или питания карты. Проверьте все соединения. Для выявления неисправности рекомендуется запустить систему с одной картой. Протестировать, и затем добавлять по одной карте.

GPU driver error, no temps в HiveOS — что делать?

Вероятнее всего, вы получили эту ошибку, майнив на HiveOS. Причин ее появления может быть несколько — как софтовая, так и аппаратная (например райзер).
Можно попробовать обойтись малой кровью и вбить в HiveOS команду:
hive-replace -y —stable
Система по новой накатит стабильную версию HiveOS.

Если ошибка не уйдет — проверьте райзер.

GPU are lost, rebooting

Это не ошибка, а ее последствие. Что узнать какая ошибка приводит к перезагрузке карт, сделайте следующее:

Включите сохранение логов (по умолчанию они выключены) командой

logs-on

И перезагрузите риг.
После того как ошибка повторится можно будет скачать логи командами ниже.
Вы можете использовать следующую команду, чтобы загрузить логи майнера прямо с панели мониторинга;

message file «miner.log» -f=/var/log/miner/minername/minername.log

Итак, скажем, например, мне нужны логи TeamRedMiner
message file «teamredminer.log» -f=/var/log/miner/teamredminer/teamredminer.log

Отправленная командная строка будет выделена синим цветом. Загружаемый файл будет отображаться белым цветом. Нажав на него, вы сможете его скачать.
Эта команда позволит скачать лог системы

message file «syslog» -f=/var/log/syslog

exitcode=3 в HiveOS

Вероятнее всего, вы получили эту ошибку, майнив на HiveOS. Причин ее появления может быть несколько — как софтовая, так и аппаратная (например райзер).
Можно попробовать обойтись малой кровью и вбить в HiveOS команду:
hive-replace -y —stable
Система по новой накатит стабильную версию HiveOS.

Если ошибка не уйдет — проверьте райзер.

exitcode=1 в HiveOS

Данная ошибка возникает когда есть проблема с датой в биосе материнской платы (сбитое время) и (или) есть проблема с интернетом.
Если сбито время, то удаленно вы не сможете подключиться.
Тем не менее, обновление драйверов Nvidia должно пройти командой:

nvidia-driver-update —list

gpu fault detected 146

Скорее всего вы пытаетесь майнить с помощью Phoenix miner. Решения два:

  1. Откатитесь на более старую версию, например на 5.4с
  2. (Рекомендуемый вариант) Используйте Trex для видеокарт Nvidia и TeamRedMiner для AMD.

Waiting interface to come up — не работает VPN на HiveOS

Waiting interface to come up

Начните с логов, чтобы понять какая именно ошибка вызывает эту проблему.
Команды для получения логов:
systemctl status openvpn@client
journalctl -u openvpn@client -e —no-pager -n 100

Как узнать ip адрес воркера hive os

Как узнать ip адрес воркера hive os

Самое простое — зайти в воркера и прокрутить страницу ниже видеокарт. Там будет указан Remote IP — это и есть внешний IP.
Альтернативный вариант — вы можете проверить ваш внешний айпи адрес hive через консоль Hive Shell:
Выполните одну из команд:
curl 2ip.ru
wget -qO- eth0.me
wget -qO- ipinfo.io/ip
wget -qO- ipecho.net/plain
wget -qO- icanhazip.com
wget -qO- ipecho.net
wget -qO- ident.me

Repository update failed в HiveOS

Иногда встречается на HiveOS. Полный текст ошибки:

Some index files failed to download. They have been ignored, or old ones used instead.
Repository update failed
------------------------------------------------------
> Restarting autofan and watchdog
> Starting miners
Miner screen is already running
Run miner or screen -r to resume screen
Upgrade failed

Решение:

  1. Выполнить команду apt update && selfupgrade -f
  2. Если не сработала и она, то 99.9%, что разработчики HiveOS уже знают об этой проблеме и решают ее. Попробуйте выполнить обновление через некоторое время.

Rave os не запускается. Boot aborted Rave os

Boot aborted Rave os

Перепроверьте все настройки ПК и БИОСа материнской платы:
— Установите загрузочное устройство HDD/SSD/M2/USB в зависимости от носителя с ОС.
— Включите 4G decoding.
— Установите поддержку PCIe на Auto.
— Включите встроенную графику.
— Установите предпочтительный режим загрузки Legacy mode.
— Отключите виртуализацию.

Если после данных настроек не определяется часть карт, то выполните следующие настройки в BIOS (после каждого пункта требуется полная перезагрузка):

— Отключите 4G decoding
— Перезагрузка
— Отключите CSM
— Перезагрузка
— Включите 4G decoding, установите PCI-E Gen2/3, а при отсутствии Gen2/3, можно выбрать Gen1

Failed to allocate memory Raveos

Эта же ошибка может называться как:
failed to allocate initramfs memory bailing out, failed to load idlinux c.32
или
failed to allocate memory for kernel boot parameter block
или
failed to allocate initramfs memory raveos bailing

Но решение у нее одно — вы должны правильно настроить БИОС материнской платы.

gpu_driver_fault, GPU #0 fault в RaveOS

gpu_driver_fault, GPU #0 fault в RaveOS

В большинстве случаев эта проблема решается уменьшением разгона (особенно по памяти) на конкретной видеокарте (на скрине это карта номер 0).
Если уменьшение разгона не помогает, то попробуйте обновить драйвера.
Если обновление драйверов не привело к решению проблемы, то попробуйте поменять райзер на этой карте на точно работающий.
Если и это не помогает, перепроверьте все кабельные соединения и мощность блока питания, хватает ли его для вашей конфигурации.

Gpu driver fault. All tasks have been stopped. Worker will be rebooted after 5 minutes в RaveOS

Gpu driver fault. All tasks have been stopped. Worker will be rebooted after 5 minutes

Что приводит к появлению этой ошибки? Вероятно, вы переразогнали видеокарту (часто сильно гонят по памяти), сбавьте разгон. На скрине видно, что проблему дает именно GPU под номером 1 — начните с нее.
Вторая частая причина — нехватка питания БП на систему с видеокартами. Учтите, что сама система потребляет не менее 100 вт, каждый райзер еще закладывайте 50 вт. БП должно хватать с запасом в 20%.

Miner restarted after error RaveOS

Смотрите логи майнера, там будет указана конкретная ошибка, которая приводит к miner restarted. После этого найдите ее на этой странице и исправьте. Проблема уйдет. :)

Miner restart limit reached. Worker rebooting by flag auto в RaveOS

Аналогично предыдущему пункту — смотрите логи майнера, там будет указана конкретная ошибка, которая приводит к рестарту воркера. Пофиксите ту ошибку — уйдет и эта проблема.

Miner cannot be started, ОС RaveOS

Непосредственно перед этой ошибкой обычно пишется еще другая, которая и вызывает эту проблему. Но если ничего нет, то:

  1. Поставьте майнер на паузу, перезагрузите риг и в консоли выполните команды clear-miners clear-logs и fix-fs. Запустите майнинг.
  2. Если ошибка не ушла, перепишите образ RaveOS.

Overclock can’t be applied в RaveOS

Эта ошибка означает, что значения разгона между собой конфликтуют или выходят за пределы допустимых. Перепроверьте их. Скиньте разгон на стоковый и попробуйте еще раз.
В редких случаях причиной этой ошибки также становится райзер.

Error installing hive miners

Error installing hive miners

Можно попробовать обойтись малой кровью и вбить в HiveOS команду:
hive-replace -y —stable
Система по новой накатит стабильную версию HiveOS.

Если ошибка не уйдет — физически перезапишите образ. Если у вас флешка, то скорее всего она умерла. Купите SSD. :)

Warning: Nvidia settings applied with errors

Переразгон. Снизьте значения частот ядра и памяти. После этого перезагрузите риг.

Nvtool error или Danger: nvtool error

Скорее всего при установке драйвера появилась проблема с модулем nvtool
Попробуйте переустановить драйвер Nvidia командой через Hive shell:
nvidia-driver-update версия_драйвера —force
Или попробуйте обновить систему полностью командой из Hive shell:
hive-replace -y —stable

nvtool error

Перестал отображаться кулер видеокарты HiveOS

0% скорости вращения кулера.
Это может произойти по нескольким причинам:

  • кулер действительно не крутится
  • датчик оборотов отключен или сломан
  • видеокарта слишком агрессивно работает (высокий разгон)
  • неисправен райзер или одно из его частей

ERROR: parsing JSON failed

Необходимо выполнить на риге локально (с клавиатурой и монитором) следующую команду:
net-test

Данная команда покажет ваше текущее состояние подключения к разным зеркалам API серверов HiveOS.
Посмотрите, к какому API у вас наименьшая задержка (ping), и когда воркер снова появится в панели, измените стандартное зеркало на то, что ближе к вам.
После смены зеркала, в обязательном порядке перезагрузите ваш воркер.
Изменить сервер API вы можете командой nano /hive-config/rig.conf
После смены нажмите ctrl + o и ентер для того чтобы сохранить файл.
После этого выйдите в консоль командой ctrl + x, f10 и выполните команду hello

NVML: can’t get fan speed for GPU #5, error code 999 hive os

Проблема с скоростью кулеров на GPU 5
0% скорости вращения кулера / ошибки в целом
Это может произойти по нескольким причинам:
— кулер действительно не крутится
— датчик оборотов отключен или сломан
— видеокарта слишком агрессивно работает (высокий разгон)
Начните с визуальной проверки карты и ее кулера.

Can’t get power for GPU #2

Как правило эта ошибка встречается рядом вместе с другими:
Attribute ‘GPUGraphicsClockOffset’ was already set to 0
Attribute ‘GPUMemoryTransferRateOffset’ was already set to 2200
Attribute ‘GPUFanControlState’ (hive1660s_ETH:0[gpu:2]) assigned value
0.

20211029 12:40:50 WARN: NVML: can’t get fan speed for GPU #2, error code 999
20211029 12:40:50 WARN: NVML: can’t get power for GPU #2, error code 999
20211029 12:40:50 WARN: NVML: can’t get mem/core clock for GPU #2, error code 999

Решение:

Проверьте корректность установки драйвера на видеокарте.
Убедитесь что нет проблем с драйвером, если все в порядке, то попробуйте другой параметр разгона. Например уменьшить разгон по памяти.

GPU1 search error: unspecified launch failure

Уменьшите разгон и проверьте контакты райзера

Warning: Autofan: unable to set fan speed, rebooting

Найдите логи майнера, посмотрите какие ошибки майнер пишет в логах. Например:

kernel: [12112.410046][ T7358] NVRM: GPU at PCI:0000:0c:00: GPU-236e3bef-2e03-6cdb-0518-7ac01eb8736d
kernel: [12112.410049][ T7358] NVRM: Xid (PCI:0000:0c:00): 62, pid=7317, 0000(0000) 00000000 00000000
kernel: [12112.433831][ T7358] NVRM: Xid (PCI:0000:0c:00): 45, pid=7317, Ch 00000010
CRON[21094]: (root) CMD (command -v debian-sa1 > /dev/null && debian-sa1 1 1)

Исходя из логов, мы видим что есть проблема с видеокартой на слоте PCIE 0c:00 (под номером Gpu пишется номер PCIE слота) с ошибками 45 и 62
Коды ошибок (других, которые также могут быть там) и что с ними делать:

• 13, 43, 45: ошибки памяти, снизить MEM
• 8, 31, 32, 61, 62: снизить CORE, возможно и MEM
• 79: снизить CORE, проверить райзер

Ошибка Kernel-Power код 41

Проверьте все провода (от БП до карт, от БП до райзеров), возможно где-то идёт оплавление. Если визуальный осмотр показал, что все ок, то ошибка программная и вам нужно переустановить Windows.

Danger: hive-replace -y —stable (failed, exitcode=137)

Очень редкая ошибка, которая вылезла в момент удаленного обновления образа HiveOS. Она не встречается в тематических майнинг группах и сайтах. Не поверите что произошло.
На балконе, где стоял риг, поселилась семья голубей. Они засрали риг, в прямом смысле, из-за этого он постоянно уходил в оффлайн. После полной продувки материнской платы и видеокарт проблема решилась сама.

MALFUNCTION HIVEOS

Malfunction — неисправность. Причин и решений может быть несколько:

  • Вам следует переустановить видео драйвер;
  • Если драйвер не помог, тогда отключайте все GPU и поочередно вставляйте по 1 шт, и смотрите вызовет ли какая-то видеокарта подобную ошибку или нет. Если да, то возможно это райзер.
  • Неисправен носитель, на который записана Hive OS, запишите образ еще раз.

Не нашли своей ошибки? Помогите сделать мир майнинга лучше. Отправьте ее по этой форме и мы обновим наш гайд в самое ближайшее время.

    • Home
    • Tech

27 Sep 2022 1:13 PM +00:00 UTC

Try these tips and the Stable Diffusion runtime error will be a thing of the past.

Stable Diffusion Runtime Error: How To Fix CUDA Out Of Memory Error In Stable Diffusion


Credit: Stability.ai

If the Stable Diffusion runtime error is preventing you from making art, here is what you need to do.

Stable Diffusion is one of the best AI image generators out there. Unlike DALL-E and MidJourney AI, Stable Diffusion is available for the public and anyone with a powerful machine can generate images from texts.

However, Stable Diffusion might sometimes run into memory issues and stop working. If you are experiencing the Stable Diffusion runtime error, try the following tips.

How To Fix Runtime Error: CUDA Out Of Memory In Stable Diffusion

So you are running Stable Diffusion locally on your PC, maybe trying to make some NSFW images and bam! You are hit by the infamous RuntimeError: CUDA out of memory.

The error is accompanied by a long message that basically looks like this. The amount of memory may change but the content is the same.

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 30.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 5.16 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.30 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

It appears you have run out of GPU memory. It is worth mentioning that you need at least 4 GB VRAM in order to run Stable Diffusion. If you have 4 GB or more of VRAM, below are some fixes that you can try.

  • Restarting the PC worked for some people.
  • Reduce the resolution. Start with 256 x 256 resolution. Just change the -W 256 -H 256 part in the command.
  • Try this fork as it requires a lot less VRAM according to many Reddit users.

If the issue persists, don’t worry. We have some additional troubleshooting tips for you to try. Keep reading!

Other Troubleshooting Tips

So you have tried all the simple and quick fixes but the runtime error seems to have no intention to leave you, huh? No worries! Let’s dive into relatively more complex steps. Here you go.

  • As mentioned in the error message, run the following command first: PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.6, max_split_size_mb:128. Then run the image generation command with: —n_samples 1.
  • Call the optimized python script. Use the following command: python optimizedSD/optimized_txt2img.py —prompt «a drawing of a cat on a log» —n_iter 5 —n_samples 1 —H 512 —W 512 —precision full
  • You can also try removing the safety checks aka NSFW filters, which take up 2GB of VRAM. Just replace scripts/txt2img.py with this:
    https://github.com/JustinGuese/stable-diffusor-docker-text2image/blob/master/txt2img.py

Hopefully, one of the suggestions will work for you and you will be able to generate images again. Now that the Stable Diffusion runtime error is fixed, have a look at how to access Stable Diffusion using Google Colab.

Bug
Hi,

I have seen your discussions over the error ‘GPU out of memory’ but there is no concrete outcome/solution to it in Issue-188.

I am trying to train a custom ID card detection set for segmentation purposes.
Below are the specs:Ubuntu 18.04NVIDIA Graphics: 840M, 2Gb Built in

I do not have any extra graphic card as it is a Proof of Concept stage of the project.Initially I faced few problems to install mm-detection locally. Although now installed I am facing problems in training the custom dataset with the error:

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total 
capacity; 1.22 GiB already allocated; 19.00 MiB free; 39.15 MiB cached)

As per the resolution in Issue-188, to change GPU to CPU.
transform.py has been deleted . How to go about this?

Reproduction

!python mmdetection/tools/train.py {config_fname}

https://colab.research.google.com/github/Tony607/mmdetection_instance_segmentation_demo/blob/master/mmdetection_train_custom_coco_data_segmentation.ipynb

I am currently using an ID card dataset with around 50 images

Environment

  • OS: [e.g., Ubuntu 18.04]
  • GCC [e.g., 7.4.0]
  • PyTorch version [e.g., 1.3.0]
  • conda
  • GPU model GeForce 800M Series (Notebook)(840M model)
  • CUDA 10.0
!python mmdetection/tools/train.py {config_fname}

/home/nqe00239/projects/mmdetection_instance_segmentation_demo

2019-10-24 15:04:19,661 - INFO - Distributed training: False
2019-10-24 15:04:20,037 - INFO - load model from: torchvision://resnet50
2019-10-24 15:04:20,229 - WARNING - The model and loaded state dict do not match exactly

unexpected key in source state_dict: fc.weight, fc.bias

loading annotations into memory...
Done (t=0.00s)
creating index...
index created!
2019-10-24 15:04:23,544 - INFO - Start running, host: nqe00239@nqe00239-Latitude-E7450, work_dir: /home/nqe00239/projects/mmdetection_instance_segmentation_demo/work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x
2019-10-24 15:04:23,544 - INFO - workflow: [('train', 1)], max: 20 epochs
Traceback (most recent call last):
  File "mmdetection/tools/train.py", line 108, in <module>
    main()
  File "mmdetection/tools/train.py", line 104, in main
    logger=logger)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/apis/train.py", line 60, in train_detector
    _non_dist_train(model, dataset, cfg, validate=validate)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/apis/train.py", line 221, in _non_dist_train
    runner.run(data_loaders, cfg.workflow, cfg.total_epochs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmcv/runner/runner.py", line 358, in run
    epoch_runner(data_loaders[i], **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmcv/runner/runner.py", line 264, in train
    self.model, data_batch, train_mode=True, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/apis/train.py", line 38, in batch_processor
    losses = model(**data)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 150, in forward
    return self.module(*inputs[0], **kwargs[0])
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/core/fp16/decorators.py", line 49, in new_func
    return old_func(*args, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/models/detectors/base.py", line 86, in forward
    return self.forward_train(img, img_meta, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/models/detectors/two_stage.py", line 211, in forward_train
    mask_pred = self.mask_head(mask_feats)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/core/fp16/decorators.py", line 49, in new_func
    return old_func(*args, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/mmdet-1.0rc0+unknown-py3.7-linux-x86_64.egg/mmdet/models/mask_heads/fcn_mask_head.py", line 99, in forward
    x = self.upsample(x)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/nqe00239/anaconda3/envs/conda_jupyter_envs/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 778, in forward
    output_padding, self.groups, self.dilation)
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total capacity; 1.22 GiB already allocated; 19.00 MiB free; 39.15 MiB cached)

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Error on google recaptcha contact your site administrator
  • Error on getting connection failed to load sparql backend
  • Error on get тарков
  • Error on get escape from tarkov
  • Error on get eft