Catboost使用gpu内存，但gpu-util不会增加

Question

我正在使用catboost来解决多类分类。

当我使用catboost拟合模型时，gpu util不会增加。但是我的gpu内存使用率显然上升了。

我发现我的模型适合使用cpu，因为与gpu运行时的colab显示训练时间短得多。

我的gpu比colab更好。

我附上代码和nvidia-smi结果。

model = CatBoostClassifier(
    custom_metric=['TotalF1'],
    random_seed=42,
    logging_level='Silent',
    task_type='GPU'
)

get_gpu_device_count()
3

model.fit(
    X_train, y_train,
    cat_features=categorical_features_indices,
    eval_set=(X_validation, y_validation),
     logging_level='Verbose',  # you can uncomment this for text output
    plot=True
);

Warning: less than 75% gpu memory available for training. Free: 23583.5625 Total: 32480.5
Warning: less than 75% gpu memory available for training. Free: 5569.5625 Total: 32480.5

0:  learn: 0.9920891    test: 0.9923071 best: 0.9923071 (0) total: 2.54s    remaining: 42m 15s
1:  learn: 0.9280651    test: 0.9282007 best: 0.9282007 (1) total: 5.01s    remaining: 41m 40s
2:  learn: 0.8778390    test: 0.8781491 best: 0.8781491 (2) total: 7.45s    remaining: 41m 15s
3:  learn: 0.8469168    test: 0.8473046 best: 0.8473046 (3) total: 9.9s remaining: 41m 5s

....

请忽略其他用户正在使用的GPU设备1和2。我确定当我适合我的模型时，内核会尝试使用设备0。如您所见，gpu devcie 0不会显示gpu-util。当我杀死catboost内核时，gpu的内存使用量会归零。当我拟合模型时，只会增加gpu内存使用率，而gpu util不会增加。