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tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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1.指定GPU运算

如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。

如果机器上有超过一个可用的GPU，除了第一个之外的其他的GPU默认是不参与计算的。为了让TensorFlow使用这些GPU，必须将OP明确指派给他们执行。with......device语句能够用来指派特定的CPU或者GPU执行操作：

import tensorflow as tf
import numpy as np

with tf.Session() as sess:
  with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.placeholder(tf.int32)
    b = tf.placeholder(tf.int32)
    add = tf.add(a, b)
    sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
    print(sum)

设备的字符串标识，当前支持的设备包括以下的几种：

cpu:0 机器的第一个cpu。

gpu:0 机器的第一个gpu，如果有的话

gpu:1 机器的第二个gpu，依次类推

类似的还有tf.ConfigProto来构建一个config，在config中指定相关的GPU，并且在session中传入参数config=“自己创建的config”来指定gpu操作

其中，tf.ConfigProto函数的参数如下：

log_device_placement=True: 是否打印设备分配日志

allow_soft_placement=True: 如果指定的设备不存在，允许TF自动分配设备

import tensorflow as tf
import numpy as np

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True)

with tf.Session(config=config) as sess:
  a = tf.placeholder(tf.int32)
  b = tf.placeholder(tf.int32)
  add = tf.add(a, b)
  sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
  print(sum)

2.设置GPU使用资源

上文的tf.ConfigProto函数生成的config之后，还可以设置其属性来分配GPU的运算资源，如下代码就是按需分配

import tensorflow as tf
import numpy as np

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.allow_growth = True

with tf.Session(config=config) as sess:
  a = tf.placeholder(tf.int32)
  b = tf.placeholder(tf.int32)
  add = tf.add(a, b)
  sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
  print(sum)

使用allow_growth option，刚开始会分配少量的GPU容量，然后按需要慢慢的增加，有与不会释放内存，随意会导致内存碎片。

同样，上述的代码也可以在config创建时指定，

import tensorflow as tf
import numpy as np

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)


with tf.Session(config=config) as sess:
  a = tf.placeholder(tf.int32)
  b = tf.placeholder(tf.int32)
  add = tf.add(a, b)
  sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
  print(sum)

我们还可以给gpu分配固定大小的计算资源。

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=0.5)

上述代码的含义是分配给tensorflow的GPU显存大小为：GPU的实际显存*0.5

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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