在CUDA上运行python代码

Question

尝试在我的拥有300个内核的GPU系统上运行此代码https://wltrimbl.github.io/2014-06-10-spelman/intermediate/python/04-multiprocessing.html时，我在代码开头使用了tf.device（'/ GPU：0'）的注释。但发现它不能在GPU上运行。然后我试了

import tensorflow as tf
tf.device('/GPU:0'): # for run in GPU
         init = tf.initialize_all_variables()
          # initializing all variables
           sess = tf.Session(
            config=tf.ConfigProto(
             intra_op_parallelism_threads=1))

此代码是否在GPU中运行？或者有没有在GPU上运行python代码的方法。

Answer 1

不，它不会在没有GPU优化版TensorFlow的情况下运行。

Python multiprocesing仅适用于CPU。 TensorFlow GPU可用（请参阅此处https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gpu-accelerated-applications/tensorflow/）。 Tensorflow GPU实现使用CUDA和cuDNN。

要在GPU上运行自己的Python脚本，您需要使用像PyCUDA或Cupy这样的库，它们也会使用CUDA API。