P100服务器使用注意事项
运行代码前,在命令行输入
nvidia-smi
以查看当前服务器中各GPU的使用情况。会得到类似如下结果(可见此时两块GPU都处于空闲状态):
Wed May 10 14:50:45 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.39 Driver Version: 375.39 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-PCIE... Off | 0000:04:00.0 Off | 0 |
| N/A 39C P0 31W / 250W | 0MiB / 16276MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla P100-PCIE... Off | 0000:82:00.0 Off | 0 |
| N/A 37C P0 31W / 250W | 0MiB / 16276MiB | 3% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
由于tensorflow(以及以tensorflow为后端的keras)默认会占满全部可见显存,但是在使用时默认只使用设备号最小的计算设备,所以需要根据实际情况进行设置,如果GPU_0现在空闲,则在命令行中执行:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
若GPU 1空闲,则执行:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
然后就可以跑代码了,为了充分利用资源
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