共有コンピューティング環境で TensorFlow の GPU メモリ割り当てを制限するにはどうすればよいですか?

共有環境における TensorFlow の GPU メモリ割り当ての制限

計算リソースを共有する複数のユーザーで作業する場合、効率的な GPU メモリ割り当てが重要です。 TensorFlow は、デフォルトで、小規模なモデルであっても、利用可能なすべての GPU メモリを割り当てます。これにより、複数のユーザーの同時トレーニングが妨げられる可能性があります。

これに対処するために、TensorFlow は、割り当てられる GPU メモリの割合を指定するメカニズムを提供します。これは、GPUOptions オブジェクトで per_process_gpu_memory_fraction パラメータを設定することで実現できます。

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))

per_process_gpu_memory_fraction パラメータは、GPU メモリ使用量のハード制限として機能します。これは、マシン上のすべての GPU に均一に適用されます。適切な割合を指定することで、ユーザーは同時トレーニングによって GPU メモリが使い果たされないようにすることができます。この柔軟性によりリソースの使用率が向上し、共有環境でのより効率的なトレーニングが可能になります。

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