TensorFlow의 GPU 메모리 할당을 어떻게 제한할 수 있나요?

TensorFlow GPU 메모리 할당 제한

TensorFlow의 기본 동작은 실행 시 사용 가능한 GPU 메모리 전체를 할당하므로 공유 컴퓨팅 환경에서 문제가 발생합니다. 여러 사용자가 동일한 GPU에서 동시 훈련을 실행할 때 과도한 메모리 소비를 방지하는 것이 중요합니다.

해결책: GPU 메모리 비율

이 문제를 해결하려면 TensorFlow 할당할 GPU 메모리의 일부를 지정하는 옵션을 제공합니다. tf.GPUOptions 객체에서 per_process_gpu_memory_fraction 필드를 설정하면 메모리 소비를 제한할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

# 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))

이 접근 방식은 동일한 시스템에 있는 모든 GPU의 현재 프로세스에 대한 GPU 메모리 사용량에 대한 엄격한 상한선을 제공합니다. 그러나 이 비율은 모든 GPU에 균일하게 적용되며 GPU별 메모리 할당에 대한 옵션은 없습니다.

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