共有環境の TensorFlow で GPU メモリ割り当てを制御するにはどうすればよいですか?

共有環境の TensorFlow で GPU メモリ割り当てを管理する

共有計算リソースを使用する場合、複数の環境の GPU メモリ使用率を最適化することが不可欠になります。同時トレーニングタスク。デフォルトでは、TensorFlow は利用可能な GPU メモリ全体を割り当てることが多く、リソース共有の柔軟性と効率が制限される可能性があります。これに対処するために、TensorFlow は、GPU メモリ割り当てをカスタマイズするための構成可能なオプションを提供します。

GPU メモリ使用量の制限

TensorFlow がすべての GPU メモリを割り当てないようにするには、tf.GPUOptions構成を利用することができます。 tf.GPUOptions 内で per_process_gpu_memory_fraction パラメータを設定することで、ユーザーは割り当てられる GPU メモリの量に端数制限を指定できます。

# Allocation of approximately 4GB out of 12GB of GPU memory
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

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

この構成により、プロセスは指定された端数を超えてメモリを使用しないようになります。 GPU メモリを使用して、割り当てられた制限内で複数のユーザーがモデルを同時にトレーニングできるようにします。

重要注:

• 指定されたメモリ部分は、マシン上のすべての GPU に均一に適用されます。
• GPU メモリ割り当てを制限することで、スケーラビリティを向上させ、同時トレーニングを有効にすることができます。個人のトレーニング速度を犠牲にすることなく、共有環境内でタスクを実行できます。

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