Comment puis-je limiter l'allocation de mémoire GPU de TensorFlow dans les environnements informatiques partagés ?

Limitation de l'allocation de mémoire GPU pour TensorFlow dans des environnements partagés

Lorsque vous travaillez avec plusieurs utilisateurs partageant des ressources de calcul, une allocation efficace de la mémoire GPU est cruciale. TensorFlow, par défaut, alloue toute la mémoire GPU disponible, même pour les petits modèles. Cela peut gêner l'entraînement simultané de plusieurs utilisateurs.

Pour résoudre ce problème, TensorFlow fournit un mécanisme permettant de spécifier la fraction de mémoire GPU à allouer. Ceci peut être réalisé en définissant le paramètre per_process_gpu_memory_fraction dans l'objet GPUOptions.

import tensorflow as tf

# Allocate 4GB of GPU memory
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

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

Le paramètre per_process_gpu_memory_fraction agit comme une limite stricte sur l'utilisation de la mémoire GPU. Il s’applique uniformément à tous les GPU de la machine. En spécifiant la fraction appropriée, les utilisateurs peuvent s'assurer que l'entraînement simultané n'épuise pas la mémoire GPU. Cette flexibilité améliore l'utilisation des ressources et permet une formation plus efficace dans des environnements partagés.

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