如何控制 TensorFlow 中共享环境的 GPU 内存分配？

在 TensorFlow 中管理共享环境的 GPU 内存分配

使用共享计算资源时，优化多个 GPU 内存利用率至关重要并发训练任务。默认情况下，TensorFlow 通常会分配全部可用 GPU 内存，这可能会限制资源共享的灵活性和效率。为了解决这个问题，TensorFlow 提供了一个可配置选项来自定义 GPU 内存分配。

限制 GPU 内存使用

为了防止 TensorFlow 分配所有 GPU 内存，tf.GPUOptions可以使用配置。通过在 tf.GPUOptions 中设置 per_process_gpu_memory_fraction 参数，用户可以指定要分配的 GPU 内存量的分数限制。

# 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))

此配置可确保进程使用的内存不会超过指定的分数GPU 内存，允许多个用户在分配的限制内同时训练模型。

重要注意：

• 指定的内存比例统一应用于机器上的所有 GPU。
• 通过限制 GPU 内存分配，可以提高可扩展性并实现并发训练在共享环境中执行任务，而不牺牲个人训练速度。

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