tensorflow多GPU多进程占用问题

问题描述:

import tensorflow之后, train model时报错;
报错信息:Internal: failed initializing StreamExecutor for CUDA device ordinal 3: Internal: failed call to cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY; total memory reported: 8506179584

报错原因:

Tensorflow默认会使用尽可能多的GPU,并且占用所使用的GPU。因此如果有别的Tensorflow正在使用GPU,而自己的程序使用默认配置,那么是无法使用已经被使用的GPU的,也无法单独使用一块没有被使用的GPU,导致报错。

查看此时服务器上GPU的使用情况:可以看出我自己的程序报错正是这个原因,服务器上的jupyter已经在运行其他程序,占用了一块GPU,而我的程序并没有对GPU进行设置,而是使用的是默认的配置。
tensorflow多GPU多进程占用问题_第1张图片

解决方法:

在程序里指定其他的GPU,比如‘1’

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"

更改之后,就可以正常运行了。
查看此时GPU的使用情况,两个程序占用两块GPU.
tensorflow多GPU多进程占用问题_第2张图片
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