TensorFlow에서 GPU 메모리 할당을 어떻게 제어할 수 있나요?

TensorFlow에서 GPU 메모리 할당 규제

공유 컴퓨팅 환경에서는 효과적인 리소스 관리가 중요합니다. 인기 있는 기계 학습 라이브러리인 TensorFlow는 작은 모델의 경우에도 출시 시 사용 가능한 전체 GPU 메모리를 할당하는 경향이 있습니다. 이는 여러 사용자의 동시 훈련을 방해할 수 있습니다.

GPU 메모리 할당 제한

이 문제를 해결하기 위해 TensorFlow는 훈련 프로세스에서 할당되는 GPU 메모리를 제한하는 기능을 제공합니다. . tf.Session의 구성 인수 내에서 tf.GPUOptions의 per_process_gpu_memory_fraction 속성을 설정하면 사용할 총 GPU 메모리의 일부를 지정할 수 있습니다.

예를 들어 약 4GB의 GPU 메모리를 할당하려면 12GB Titan X GPU에서 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

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

이 설정은 다음과 같은 역할을 합니다. 사용된 GPU 메모리 양이 지정된 비율을 초과하지 않도록 상한으로 설정합니다. 그러나 동일한 시스템의 모든 GPU에 균일하게 적용되며 각 GPU에 대해 개별적으로 조정할 수 없습니다.

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