TensorFlow の GPU メモリ割り当てを制限するにはどうすればよいですか?

TensorFlow GPU メモリ割り当ての制限

TensorFlow のデフォルト動作は、起動時に利用可能な GPU メモリ全体を割り当てるため、共有計算環境では課題が生じます。複数のユーザーが同じ GPU で同時トレーニングを実行する場合、過度のメモリ消費を防ぐことが不可欠です。

解決策: GPU メモリの割合

この問題に対処するには、TensorFlow割り当てる GPU メモリの一部を指定するオプションを提供します。 tf.GPUOptions オブジェクトの per_process_gpu_memory_fraction フィールドを設定することで、メモリ消費を制限できます。以下に例を示します。

# Restrict memory allocation to 4GB on a 12GB GPU
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

# Create a session with the GPU options
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

このアプローチでは、同じマシン上のすべての GPU 上の現在のプロセスの GPU メモリ使用量に厳密な上限を設けます。ただし、この割合はすべての GPU に均一に適用され、GPU ごとのメモリ割り当てのオプションがないことに注意してください。

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