Python自动选择空闲的GPU：实现并行计算的最佳选择

Python自动选择空闲的GPU：实现并行计算的最佳选择

在进行大规模数据处理和深度学习任务时，使用GPU可以显著提高计算速度。然而，当多个进程同时运行时，需要一种方法来确保它们不会重复占用同一个GPU，从而导致资源浪费和性能下降。本文介绍了如何使用Python自动选择空闲的GPU，以便在进行并行计算时获得最佳效果。

首先，我们需要使用nvidia-smi命令来检查当前可用的GPU资源。以下是使用subprocess模块在Python中执行此命令的代码：

import subprocess

def get_gpu_memory():
    """获取当前系统中所有可用GPU的显存信息"""
    try:
        output = subprocess