Ограничение выделения памяти GPU в TensorFlow: руководство

Быстрый ответ

Для управления использованием памяти GPU в TensorFlow примените механизм динамического выделения памяти. Это позволит программе постепенно распределять память, не забирая сразу всё доступное место. Это действие осуществляется с помощью метода tf.config.experimental.set_memory_growth:

import tensorflow as tf

# Конфигурация доступных GPU так, чтобы память на них выделялась участками в зависимости от потребностей
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

Такой подход позволяет TensorFlow использовать память GPU гибко и рационально.

Детализированный контроль через установку лимитов памяти

Вы можете задать верхнюю границу области памяти GPU, доступной для TensorFlow, указав величину, равную доле от общего объема:

import tensorflow as tf

# Так, скажем, выделяем TensorFlow 40% всего объма видеопамяти
gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)
config = tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

Такое ограничение позволит TensorFlow использовать не более 40% доступной памяти, что особенно полезно при совместном использовании GPU между несколькими пользователями.

Точное ограничение памяти при помощи виртуальных устройств

Для более узкого контроля объема памяти, доступного TensorFlow, назначьте строгую величину:

import tensorflow as tf

# Ограничиваем память до 4 ГБ – вероятно, этого будет достаточно для нашей модели!
memory_limit = 4096
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
      gpus[0],
      [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=memory_limit)]
  )

Таким образом, мы строго выделяем первому GPU 4 ГБ памяти.

Совместное использование: распределение памяти GPU между пользователями

В мультипользовательской среде критически важно эффективное использование ресурсов GPU. TensorFlow позволяет настроить выделение памяти таким образом, чтобы она делилась в соответствии с текущими задачами:

# Конфигурация для плавного выделения памяти
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

Функция динамического выделения памяти позволяет TensorFlow использовать ресурсы GPU более эффективно, оптимизируя их распределение между пользователями.

Визуализация

Представьте, что память GPU – это очередь за мороженым:

Без контроля TensorFlow заберет сразу всё мороженое: "Всё это моё, пожалуйста! 🍦🍦🍦..."

Но мы должны обучить TensorFlow работать более умело:

# Настраиваем TensorFlow на бережное использование ресурсов
for gpu in tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'):
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

Теперь TensorFlow будет вежливо запрашивать дополнительные ресурсы:

"Можно мне немного больше?" 📈
"Конечно, возьми ещё одно мороженое!" 🍦➕🍨

Специфика работы со старыми версиями

Если вы работаете с версиями TensorFlow ниже 2.0, настройка памяти GPU будет немного отличаться и потребует использования ConfigProto() в рамках tf.Session:

import tensorflow as tf

# "ConfigProto, станешь ли ты моим партнером на вечере TensorFlow?"
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

Адекватное восприятие версий TensorFlow помогает избегать возможных проблем совместимости.

Расчёт "аппетита" вашей модели

Невероятно важно заранее знать, сколько памяти потребляет ваша модель. С умом выделите ей достаточный объём так, чтобы не было и перебора, и недобора, что может вызвать ошибки или неоптимальное использование ресурсов.

Проблемы фрагментации

При использовании per_process_gpu_memory_fraction, учтите необходимость оставлять резерв памяти для фрагментации. Начиная с значения около 0.4, вы предотвращаете нежелательное затрагивание важных участков памяти.

Полезные материалы

1. Использование GPU | TensorFlow Core — Советы TensorFlow по ограничению роста памяти GPU.
2. Часто задаваемые вопросы о Keras — Ответы на вопросы по управлению памятью GPU в Keras.
3. Решения инструментов разработки NVIDIA — Инструкции NVIDIA по решению проблем со счетчиками производительности.
4. Обсуждение на Stack Overflow — Обширное обсуждение управления выделением памяти GPU в TensorFlow.
5. Проблемы · tensorflow/tensorflow — Трекер проблем TensorFlow, где обсуждаются вопросы рационального использования памяти.
6. Reddit – Глубокий анализ — Обсуждение механизмов управления памятью TensorFlow на Reddit.