Question

我们使用以下方式指定要使用的GPU设备：

FROM php:7
RUN docker-php-ext-install <YOUR-EXTENSIONS>
WORKDIR /var/www/html/code

gpu_id是一个字符串变量，我手动设置要使用的GPU ID。我需要在不同的GPU上运行几个实验。所以，我在运行代码实例之前手动更改了gpu_id的值。

我可以编写一些代码来自动检测第一个未使用的GPU并将其设置为gpu_id吗？

Answer 1

已经有一个功能可以让你知道哪个GPU用于张量：

# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

将log_device_placement设置为True将返回与此类似的数据：

Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus
id: 0000:05:00.0
b: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]

↳Using GPUs

Answer 2

我正在研究TF-2.1和手电筒，所以我不想在任何ML框架中具体说明这种自动选择。我只是使用原始的 nvidia-smi 和 os.environ 来获取空置的GPU。

def auto_gpu_selection(usage_max=0.01, mem_max=0.05):
"""Auto set CUDA_VISIBLE_DEVICES for gpu

:param mem_max: max percentage of GPU utility
:param usage_max: max percentage of GPU memory
:return:
"""
os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID'
log = str(subprocess.check_output("nvidia-smi", shell=True)).split(r"\n")[6:-1]
gpu = 0

# Maximum of GPUS, 8 is enough for most
for i in range(8):
    idx = i*3 + 2
    if idx > log.__len__()-1:
        break
    inf = log[idx].split("|")
    if inf.__len__() < 3:
        break
    usage = int(inf[3].split("%")[0].strip())
    mem_now = int(str(inf[2].split("/")[0]).strip()[:-3])
    mem_all = int(str(inf[2].split("/")[1]).strip()[:-3])
    # print("GPU-%d : Usage:[%d%%]" % (gpu, usage))
    if usage < 100*usage_max and mem_now < mem_max*mem_all:
        os.environ["CUDA_VISIBLE_EVICES"] = str(gpu)
        print("\nAuto choosing vacant GPU-%d : Memory:[%dMiB/%dMiB] , GPU-Util:[%d%%]\n" %
              (gpu, mem_now, mem_all, usage))
        return
    print("GPU-%d is busy: Memory:[%dMiB/%dMiB] , GPU-Util:[%d%%]" %
          (gpu, mem_now, mem_all, usage))
    gpu += 1
print("\nNo vacant GPU, use CPU instead\n")
os.environ["CUDA_VISIBLE_EVICES"] = "-1"

如果我可以获得任何GPU，它将把 CUDA_VISIBLE_EVICES 设置为该GPU的BUSID：

GPU-0 is busy: Memory:[5738MiB/11019MiB] , GPU-Util:[60%]
GPU-1 is busy: Memory:[9688MiB/11019MiB] , GPU-Util:[78%]

Auto choosing vacant GPU-2 : Memory:[1MiB/11019MiB] , GPU-Util:[0%]

否则，设置为 -1 以使用CPU：

GPU-0 is busy: Memory:[8900MiB/11019MiB] , GPU-Util:[95%]
GPU-1 is busy: Memory:[4674MiB/11019MiB] , GPU-Util:[35%]
GPU-2 is busy: Memory:[9784MiB/11016MiB] , GPU-Util:[74%]

No vacant GPU, use CPU instead

注意：在导入需要GPU的任何ML框架之前，请先使用此功能，然后它可以自动选择GPU。此外，您可以轻松设置多个任务。

Tensorflow自动选择负载最小的GPU

2 个答案: