DMA和tensorflow的print是啥意思？是不是可以设置它们？

Posted 2023-04-15

【中文标题】DMA和tensorflow的print是啥意思？是不是可以设置它们？

【英文标题】：What does the print of DMA and tensorflow mean? And is it possible to set them?DMA和tensorflow的print是什么意思？是否可以设置它们？

【发布时间】：2017-07-13 09:12:35

【问题描述】：

Y Y 或 Y N 是什么意思？

如何自己设置Y和N？

顺便说一句，机器在打印时关闭（在错误机器上）

Y Y
Y Y

打印时（在另一台机器上）在两个 GPU 上成功运行

Y N
N Y

所以我想知道是不是问题。

编辑：

我使用下面的程序可以让它关机。

import numpy as np
import tensorflow as tf

with tf.device('/gpu:0'):
  W = tf.Variable([.3], tf.float32)
  b = tf.Variable([-.3], tf.float32)

with tf.device('/gpu:1'):
  x = tf.placeholder(tf.float32)
  linear_model = W * x + b
  y = tf.placeholder(tf.float32)

loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)

x_train = [1,2,3,4]
y_train = [0,-1,-2,-3]

init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) 
for i in range(1000):
  sess.run(train, x:x_train, y:y_train)

# evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss  = sess.run([W, b, loss], x:x_train, y:y_train)
print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))

【问题讨论】：

一些调试技巧 -- devtalk.nvidia.com/default/topic/805106/…

【参考方案1】：

是设备互连。这表明在多 GPU 训练期间数据在设备之间传输的速度有多快。

这不是问题。 “NY”配置取决于您的硬件配置。您不能手动设置它。

This@McAngus 的帖子有完整的答案。