Tensorflow - GPU 专用与共享内存

Posted 2023-03-16

【中文标题】Tensorflow - GPU 专用与共享内存

【英文标题】：Tensorflow - GPU dedicated vs shared memory

【发布时间】：2018-07-07 14:33:31

【问题描述】：

Tensorflow 是只使用专用 GPU 内存还是也可以使用共享内存？

我也跑了这个：

从 tensorflow.python.client 导入 device_lib

device_lib.list_local_devices()

[名称：“/设备：CPU：0” 设备类型：“CPU” memory_limit: 268435456

名称：“/设备：GPU：0” 设备类型：“GPU” memory_limit: 112128819

这些“内存限制”268,435,456 和 112,128,819 是什么？

这就是我所说的——当我在 Win10 上运行 TF 时，共享内存始终为零，但如果我的批处理大小太大，我会得到 ResourceExhaustedError。似乎从未使用过共享内存。

【问题讨论】：

如果同时使用专用 GPU 内存和共享内存 (github.com/tensorflow/tensorflow/blob/…)。这些值在此处描述github.com/tensorflow/tensorflow/blob/…

我只能观察到专用内存的使用情况（在 nvidia-smi 和 Windows 任务管理器中），但我根本看不到它是否正在使用共享。我该如何确认？

你的意思是shared memory？这个共享内存被 CUDA 内核使用，就像 c malloc 在主机端使用的内存一样。

【参考方案1】：

根据我的经验，Tensorflow 仅使用如下所述的专用 GPU 内存。那时memory_limit = max dedicated memory - 当前的专用内存使用量（在Win10任务管理器中观察）

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

输出：

physical_device_desc: "device: XLA_CPU device"
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 2196032718

为了验证这一点，我尝试将其用于单个任务（来自 https://github.com/aime-team/tf2-benchmarks 的 Tensorflow 2 基准测试），它在带有 Tensorflow 2.3.0 的 GTX1060 3GB 上给出如下“资源耗尽”错误。

2021-01-20 01:50:53.738987: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1716] Found device 0 with properties: 
pciBusID: 0000:01:00.0 name: GeForce GTX 1060 3GB computeCapability: 6.1
coreClock: 1.7085GHz coreCount: 9 deviceMemorySize: 3.00GiB deviceMemoryBandwidth: 178.99GiB/s

Limit:                      2196032718
InUse:                      1997814016
MaxInUse:                   2155556352
NumAllocs:                        1943
MaxAllocSize:                551863552
Reserved:                            0
PeakReserved:                        0
LargestFreeBlock:                    0

2021-01-20 01:51:21.393175: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1767] OP_REQUIRES failed at conv_ops.cc:539 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[64,256,56,56] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
Traceback (most recent call last):

我尝试对多个小任务做同样的事情。它尝试将共享 GPU 内存用于具有不同 Juypter 内核的多个任务，但新任务最终失败。

以两个相似的 Xception 模型为例：

任务 1：运行没有错误

任务 2：失败并出现以下错误

UnknownError:  Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
     [[node xception/block1_conv1/Conv2D (defined at <ipython-input-25-0c5fe80db9f1>:3) ]] [Op:__inference_predict_function_5303]

Function call stack:
predict_function

失败时的GPU内存使用情况（注意任务2开始时共享内存的使用情况）

【讨论】：

我不确定这是不是试图回答这个问题，无论如何这个地方是为了回答这个问题，而不是 cmets 或无关的讨论。