我正在研究tensorflow的word2vec。 我们买了两个1080i用于GPU的并行处理。 安装成功并且p2p成功。 但是，我尝试使用tf.device命令将它分配给gpu（＆＃39; / gpu：0＆＃39;） 发生以下错误：
I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：885]找到具有属性的设备1：
名称：GeForce GTX 1080 Ti
major：6 minor：1 memoryClockRate（GHz）1.645
pciBusID 0000：66：00.0
总内存：10.91GiB
可用内存：10.21GiB
tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：906] DMA：0 1
tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：916] 0：Y Y
tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：916] 1：Y Y
I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：975]创建TensorFlow设备（/ gpu：0） - ＆gt; （设备：0，名称：GeForce GTX 1080 Ti，pci总线ID：0000：65：00.0）
I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：975]创建TensorFlow设备（/ gpu：1） - ＆gt; （设备：1，名称：GeForce GTX 1080 Ti，pci总线ID：0000：66：00.0）
I word2vec_kernels.cc:246]数据文件：data / spouse_freebase / input2.nt包含34966827个字节，2620786个单词，11769个唯一单词，11769个独特的常用单词。
E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_driver.cc：1276]无法将async memcpy从设备排入主机：CUDA_ERROR_INVALID_VALUE;主机dst：0x104d5000000; GPU src：0x7f12c800cbc0;大小：8 = 0x8
我tensorflow / stream_executor / stream.cc：1338]流0x39c2160没有等待流：0x39bf9a0
I tensorflow / stream_executor / stream.cc：3775] stream 0x39c2160没有memcpy device-to-host;来源：0x3bd0d00
F tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_util.cc：296] GPU-＆gt; CPU Memcpy失败
我认为这个错误是gpu的内存不足。 我等你的帮忙。 谢谢。
答案 0 :(得分：1)
我遇到了同样的问题。我刚刚在 Nvidia 设置中关闭了 G-SYNC 支持，它有所帮助。