Tensorflow多人共享服务器GPU的小技巧

最新推荐文章于 2025-06-10 16:58:53 发布
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分类专栏： Linux 深度学习 研发
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JiaJunLee/article/details/79931312
本文介绍如何在Python环境中使用TensorFlow并正确配置GPU环境，确保能够有效地利用GPU资源进行深度学习模型训练。文中提供了具体的代码示例，包括设置可见的GPU设备及配置GPU内存增长等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import os
import tensorflow as tf
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' #指定GPU
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_option.allow_growth = True #开启增量式使用（用多少拿多少）
seesion = tf.Seesion(config=config,...)
【机器学习】TensorFlow共享GPU资源
孟知之的搬砖填坑历险记
02-08 2221
一般在TF serving 在推理测进行控制，可以限制模型大小，可以限制请求数量，同时可以控制排队数量，也可以限制整个的访问数量 。 下面是没有对GPU进行限制的，程序会将GPU占满。 $ nohub tensorflow_model_server \ --rest_api_port=8501 \ --model_name=mobilenet \ --model_base_path="...
Kubernetes中怎么实现GPU卡资源共享，达到一卡多用的效果
mingod1025的博客
04-26 4183
当今时代机器学习和深度学习技术应用越来越广泛，GPU 资源也日渐成为 AI 计算的主要驱动力。在多用户 Kubernetes 集群中共享 GPU 资源是非常有必要的技术，它可以最大化资源的利用，从而降低硬件和能耗成本。本文将详细讲解如何在 Kubernetes 中实现 GPU 资源的共享。
【小白教程】基于LXD搭建多人共用GPU服务器，流程最简
caoyongsheng的博客
08-15 2908
【背景】多人共用一台GPU服务器的情况，但是每个人的使用方式和操作习惯都不一样，对于系统的软件、环境、文件、配置等要求也各不相同，甚至还有小白运行损害系统的命令。那么如何让多人井井有条的共用服务器，还不影响服务器性能呢？那就是通过虚拟化容器技术来隔离每个人的操作系统，并通过共享文件夹的形式达到多人共用的数据资源。【方案对比】二、方案对比通常会做出的方案如下：2.1 单用户即大家都使用同一个用户来使用服务器，这样会导致每个用户文件都存放在一起，太乱且容易误删；
两台Windows电脑共享GPU计算指南
最新发布
欢迎光临~知1而N的博客
06-10 1169
在Windows环境下共享GPU计算资源需要专业方案支持
多用户linux下安装tensorflow、keras环境；如何在系统自带python和Anaconda间切换
mmc2015的专栏
09-09 2040
每次装的时候都要犯过去犯过的错误，记录一下，下次直接照着来： 1）安装anaconda 直接bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh（一路enter、yes、ok之类的） 可以考虑source ~/.bashrc 注意，这里可以which python一下，如果是/home/username/anaconda2/bin/python，就ok。
搭建多人共用的GPU服务器
On the way
05-08 2万+
背景 需求 调研 安装 配置 配置LXD 配置网桥 新建容器 安装驱动 配置显卡 共享目录 nvidia-uvm 桌面环境 CUDA与cuDNN 其他 总结 参考 背景 目前实验室GPU使用情况是：大部分同学的配有单台1080/TITAN Xp。后来购入了两台4卡的机器，老师的意思是希望可以作为服务器使用，能够多人同时使用，互不影响。于是便开始了本次折腾，...
【labelimg网络技巧】：云端数据共享与协同标注秘籍
[【labelimg网络技巧】：云端数据共享与协同标注秘籍](https://opengraph.githubassets.com/e295fce3d2cb472d93271da8fd75c675593d4761c0a17f190c93bf09c54403fe/SkalskiP/make-sense) # 摘要 云端数据共享与协同...
国产轻量模型部署指南：1B~3B小模型性能实测 × CPU部署 × 量化技巧全解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-29 1794
🎯 本章目标：帮助你彻底理清“我是谁？我该用哪个模型？该怎么部署？让你在千变万化的大模型生态中，选出最适合自己的小而美方案！
VSCode中的Jupyter Notebook细胞单元高级使用技巧
[VSCode中的Jupyter Notebook细胞单元高级使用技巧](https://devpractice.ru/wp-content/uploads/2017/01/python-lesson-6-1-1024x555.png) # 1. Jupyter Notebook概述与安装配置 ## Jupyter Notebook简介 Jupyter ...
【帧提取优化术】：内存与速度双重提升技巧
[【帧提取优化术】：内存与速度双重提升技巧](https://fixthephoto.com/blog/UserFiles/how-much-ram-do-you-need.jpg) # 1. 帧提取技术概述 ## 1.1 帧提取技术的重要性 帧提取技术，亦称作帧捕获或帧抓取，是...
【硬件加速】：OpenPose模型性能提升的硬件优化技巧
[【硬件加速】：OpenPose模型性能提升的硬件优化技巧](https://blog.segmind.com/content/images/size/w1000/2023/12/Ashvanth--1-.png) # 摘要 本文综述了OpenPose模型的概况及其优化需求，探讨了硬件加速的基础...
在tensorflow中设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的操作
09-18
今天小编就为大家分享一篇在tensorflow中设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow 安装GPU版本，个人总结，步骤比较详细
热门推荐
gangeqian2的博客
02-24 32万+
    手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.youkuaiyun.com/postedit/79307696    此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结，欢迎指教。CUDACUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA...
基于LXD搭建多人共用GPU服务器，简单易用，全网最详细！
比特桃
09-13 1万+
现在服务器显卡贵到离谱， 服务器简单来说还是一台高性能的主机而已，那服务器上装完操作系统后大家怎么同时使用就成了一个问题。如果大家都一个用户同时用的话，会导致每个用户文件都存放在一起，太乱且容易误删；一个用户更改系统环境后会影响到其他用户使用，比如CUDA版本等；多个用户之间不能方便的协调管理； 如果用多用户管理的话虽然可以解决每个人的文件存储管理问题，但仍然会导致每个人都有可能修改系统环境和配置影响其他用户使用。 那真正不影响且能相互隔离的就是虚拟机了，比如KVM，但使用虚拟机会浪费一定资源用于硬件虚拟化
你真得了解多个docker容器如何共享GPU么？
beckham999221的专栏
12-26 9594
引言 最近容器比较火，容器支持对CPU和内存的资源限制，但是GPU还不是很明朗，多个容器能不能共享一个GPU呢？如果共享的话，是并行的方式还是并发的方式呢？又如何确保GPU的资源能够被高效利用呢？本文，通过查阅大量官方文档，并通过实验验证，想一探究竟~ 问题描述 GPU是深度学习的利器，相比于CPU，并行化的执行方式能够实现更高的时间效率。同时，它的价格也比较昂贵，此次想要做实验的NVIDI...
如何防止Tensorflow分配整个GPU内存？
lcczzu的专栏
06-13 1687
我在共享计算资源的环境中工作，也就是说，我们有几台服务器机器都配备了几个Nvidia Titan X GPU。 对于小到中等尺寸的模型，Titan X的12GB通常足以让2-3人在同一GPU上同时进行训练。如果模型足够小，以至于单个模型不能充分利用Titan X的所有计算单元，那么实际上可以导致某种加速（相比串行多个训练任务来说）。即使在GPU的并发访问确实减慢了单个训练时间的情况下，同时在GP...
tensorflow变量共享——单机多GPU下的参数共享/复用
pyxiea
08-12 1723
写作本文的源头，是我作为一个新手，在看单机多GPU的tensorflow代码时，看到了一段很费解的代码，完整代码戳这里。因为不懂VariableScope和NameScope的作用和区别，看着这段好多个with的代码觉得非常乱。所以这里记录下自己的分析过程（笔记来的，散了吧）： ...... from tensorflow.contrib import layers from tensorflow...
tensorflow显存管理、tensorflow使用多个gpu训练
liulina603的专栏
05-03 3万+
 通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50% 比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存） 如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的： import tensorflow as t...
2.3 tensorflow单机多GPU并行
锦小年的博客
06-30 3万+
现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。 1. 指定运行GPU，不占用其他gpu的显存。 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 指定gpu编号，从0开始 这样可以在不同的卡上运行不同参数的程序，达到调参的目的。 2...
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