Wie kann ich die GPU-Speicherzuweisung in TensorFlow steuern?

Regulieren der GPU-Speicherzuweisung in TensorFlow

In einer gemeinsam genutzten Rechenumgebung ist eine effektive Ressourcenverwaltung von entscheidender Bedeutung. TensorFlow, eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen, neigt dazu, beim Start den gesamten verfügbaren GPU-Speicher zuzuweisen, selbst bei kleineren Modellen. Dies kann das gleichzeitige Training mehrerer Benutzer behindern.

Einschränken der GPU-Speicherzuweisung

Um dieses Problem zu beheben, bietet TensorFlow die Möglichkeit, den durch einen Trainingsprozess zugewiesenen GPU-Speicher zu begrenzen . Durch Festlegen der Eigenschaft per_process_gpu_memory_fraction von tf.GPUOptions im Konfigurationsargument einer tf.Session können Sie einen Bruchteil des gesamten zu verwendenden GPU-Speichers angeben.

Um beispielsweise etwa 4 GB GPU-Speicher zuzuweisen Von einer 12 GB Titan X GPU kann der folgende Code verwendet werden:

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

Diese Einstellung fungiert als eine Obergrenze, die sicherstellt, dass die Menge des verwendeten GPU-Speichers den angegebenen Bruchteil nicht überschreitet. Sie gilt jedoch einheitlich für alle GPUs auf derselben Maschine und kann nicht für jede GPU individuell angepasst werden.

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