深入理解tensorflow指定gpu運行

一、GPU加速原理

託管在GPU上的計算任務比CPU更快，是因為GPU中具有數千個小的處理器核心，這些核心可以同時處理多個任務。相比之下，CPU有更少的核心，但它們比GPU的更強大。

然而，CPU和GPU的體系結構並不相同。CPU以增強型處理單元（ALU）為核心，由少量具有更高時鐘速度的核心組成。每個核心可以高效地完成多個操作。GPU的體系結構可用於優化大型而密集的操作，例如圖像和視頻渲染或科學計算。GPU的核心是專門為這些任務而設計的，因此，它的性能在這些任務方面比CPU快得多。

TensorFlow使GPU可以高效地計算深度學習、機器學習和其他高性能計算任務。TensorFlow可以讓您選擇在哪個GPU上運行特定的操作。

二、指定GPU運行策略的常用方式

使用tensorflow指定gpu運行是非常重要的優化方法，一般是硬件設備限制或運算任務導致。為了實現在特定GPU上運行，可以使用以下三種方式：

1. 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES環境變量來指定特定GPU。

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

2. 在創建session時通過設置GPU option來分配，下面示例使用device_count來指定使用的GPU僅為1。

import tensorflow as tf
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4, device_count = {'GPU': 1})
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

3. 在定義操作時通過在with tf.device(“/gpu:0”)來選擇所在的GPU。

import tensorflow as tf
with tf.device("/gpu:0"):
    a = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1000, 1000]))
    b = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1000, 1000]))
    c = tf.matmul(a, b)

三、如何驗證指定gpu策略是否生效

為了驗證特定GPU策略是否生效，可以使用以下兩種方式：

1. 使用nvidia-smi來查看每個GPU設備的工作負載和使用情況。

nvidia-smi

2. 在tensorflow中創建會話時，可以添加以下代碼來驗證特定GPU是否正在使用：

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

此代碼將記錄哪個設備正在運行操作，並在終端中生成相應的日誌。

四、指定GPU運行注意事項

1. 利用GPU必須遵循這些規則:

a. 沒有必要將大部分數據存儲在GPU上。GPU處理的數據應該僅是模型參數和相關計算所需的少數批量。

b. GPU不應該同時訓練多個模型。一個模型佔用了太多的GPU內存可能會導致顯存耗盡，從而讓GPU無法完成任務。為了更好的學習效果，應該在GPU上單獨運行一個模型。

2. Tensorflow如果要使用GPU運算，GPU顯存可能會被佔用。如果只有一塊GPU，那麼就容易產生out of memory(OOM)錯誤，為了避免這種情況, 可以設置GPU使用的內存最大值,如下例：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
session = tf.Session(config=config)

3. CUDA_VISIBLE_DEVICES是一種方便的方式來設置可見的設備列表。在指定設備時，可能會遇到GPU0無法分配內存的問題。如果出現這種情況，請檢查設備的內存使用情況。

五、總結

通過本文的介紹，您應該更好地了解了如何使用tensorflow指定gpu運行。由於所涉及的內容非常廣泛，因此任何特定的優化方法都取決於您正在運行的硬件和所完成的任務。通過在tensorflow中使用gpu，您可以最大限度地提高性能。