MindSpore 设置昇腾Ascend 910显存的默认大小，单卡可执行多任务处理
默认显存占用
最近在使用昇腾Ascend 910和MindSpore进行训练和推理时，遇到了一个非常有趣的现象，就是无论是进行模型的训练还是推理，都会占用大约30GB的显存。即使只是进行一个简单的Tensor加减法的运算，也需要消耗30GB的显存，这看起来很难受。只做一个简单的Tensor逻辑运算，却占用了30GB的显存。最恶心的是，我花了大价钱从xxx地方购买到的国产化AI加速卡，难道只能同时执行一个任务？（小模型）
import mindspore as ms
x = ms.Tensor([10,20])
y = ms.Tensor([40,50])
b = x +y
显存占用情况：
解决方法
参考：https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.2/index.html
mindspore的context有个有个参数可以配置显存的默认占用情况：
max_device_memory， 用于设置显存大小，它的默认值是 30GB
由于30GB的默认值，导致了上面的问题
我们只需要配置这个参数就可以限制当前任务的显存占用：
import mindspore as ms
ms.set_context(max_device_memory="1GB")
x = ms.Tensor([10,20])
y = ms.Tensor([40,50])
b = x +y
结果：
通过对这个配置进行配置，可以灵活设置任务所需显存的大小，并且可以根据显存消耗情况进行多任务的并行运行。