Comment puis-je contrôler l'allocation de mémoire GPU dans TensorFlow ?

Réguler l'allocation de mémoire GPU dans TensorFlow

Dans un environnement informatique partagé, une gestion efficace des ressources est cruciale. TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire, a tendance à allouer la totalité de la mémoire GPU disponible au lancement, même pour les modèles plus petits. Cela peut gêner l'entraînement simultané de plusieurs utilisateurs.

Restriction de l'allocation de mémoire GPU

Pour résoudre ce problème, TensorFlow offre la possibilité de limiter la mémoire GPU allouée par un processus d'entraînement. . En définissant la propriété per_process_gpu_memory_fraction de tf.GPUOptions dans l'argument de configuration d'une tf.Session, vous pouvez spécifier une fraction de la mémoire GPU totale à utiliser.

Par exemple, pour allouer environ 4 Go de mémoire GPU à partir d'un GPU Titan X de 12 Go, le code suivant peut être utilisé :

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

Ce paramètre agit comme un paramètre supérieur lié, garantissant que la quantité de mémoire GPU utilisée ne dépasse pas la fraction spécifiée. Cependant, il s'applique uniformément à tous les GPU d'une même machine et ne peut pas être ajusté individuellement pour chaque GPU.

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