Visualize CUDAMemory History (VisualizeCUDAMemoryHistory) - ComfyUI-KJNodes

Visualize CUDAMemory History 노드는 기술적으로 PyTorch의 _memory_viz에 의존합니다.

Visualize CUDAMemory History 노드는 CUDA 메모리 할당 히스토리 스냅샷 파일을 시각적인 인터랙티브 차트로 변환하는 데 사용됩니다. 핵심 기능은 메모리 사용 기록을 포함하는 pickle 파일을 읽고, 사용자가 GPU 메모리 사용 상황을 직관적으로 분석할 수 있도록 브라우저에서 열 수 있는 HTML 보고서를 생성하는 것입니다.

노드 기능

이 노드는 기술적으로 PyTorch의 _memory_viz.trace_plot 함수에 의존하여 스냅샷 데이터를 처리합니다. pickle 직렬화로 저장된 CUDA 메모리 히스토리 스냅샷 파일 경로를 입력으로 받아, 내부적으로 이 파일을 파싱하고 타임라인 차트를 포함하는 HTML 콘텐츠를 생성합니다. 생성된 HTML 파일은 ComfyUI 출력 디렉토리 내의 memory_history 하위 폴더에 자동으로 저장됩니다.

노드 파라미터 설명 - Visualize CUDAMemory History

컨트롤 파라미터 (Parameters)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	값 범위/옵션	설명
`snapshot_path`	STRING	예	-	-	CUDA 메모리 히스토리 데이터를 포함하는 pickle 파일의 전체 경로를 지정합니다. 이 파일은 일반적으로 PyTorch 메모리 프로파일링 도구에 의해 생성됩니다.

출력

파라미터 이름	데이터 타입	설명
output_path	STRING	생성된 HTML 시각화 보고서를 브라우저에서 접근할 수 있는 URL 주소를 반환합니다.

사용 시나리오

복잡한 워크플로우를 디버깅하거나 최적화할 때 GPU 메모리 부족 또는 메모리 누수 문제가 발생하면, 사용자는 먼저 PyTorch Profiler와 같은 다른 도구를 사용하여 메모리 스냅샷을 캡처하고 파일로 저장할 수 있습니다. 그런 다음, 이 스냅샷 파일의 경로를 본 노드에 제공하면, 노드는 시각화 보고서를 생성하고 사용자는 브라우저에서 보고서 링크를 열어 다른 시간대의 메모리 할당 및 해제 상황을 상세히 확인하여 문제의 근본 원인을 찾을 수 있습니다.

주의사항

이 노드는 호환 가능한 도구에 의해 생성된 유효한 CUDA 메모리 스냅샷 pickle 파일 경로를 입력해야 합니다. 파일 형식이 올바르지 않거나 경로가 유효하지 않으면 노드가 정상적으로 작동하지 않거나 오류가 발생할 수 있습니다. 생성된 HTML 보고서 링크는 로컬 ComfyUI 서버가 실행 중일 때만 유효합니다.

Visualize CUDAMemory History 노드 소스코드 링크

Visualize CUDAMemory History 노드는 ComfyUI-KJNodes 노드 패키지에서 가져왔습니다.

Visualize CUDAMemory History(VisualizeCUDAMemoryHistory)