使用 GPUs

支持的设备

在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串
strings 来标识这些设备. 比如:

  • "/cpu:0": 机器中的 CPU
  • "/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话.
  • "/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推…

如果一个 TensorFlow 的 operation 中兼有 CPU 和 GPU 的实现, 当这个算子被指派设备时, GPU 有优先权. 比如matmul中 CPU
和 GPU kernel 函数都存在. 那么在 cpu:0 和 gpu:0 中, matmul operation 会被指派给 gpu:0 .

记录设备指派情况

为了获取你的 operations 和 Tensor 被指派到哪个设备上运行, 用 log_device_placement 新建一个 session, 并设置为 True.

  1. # 新建一个 graph.
  2. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
  3. b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
  4. c = tf.matmul(a, b)
  5. # 新建session with log_device_placement并设置为True.
  6. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
  7. # 运行这个 op.
  8. print sess.run(c)

你应该能看见以下输出:

  1. Device mapping:
  2. /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus
  3. id: 0000:05:00.0
  4. b: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
  5. a: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
  6. MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
  7. [[ 22.  28.]
  8.  [ 49.  64.]]

手工指派设备

如果你不想使用系统来为 operation 指派设备, 而是手工指派设备, 你可以用 with tf.device
创建一个设备环境, 这个环境下的 operation 都统一运行在环境指定的设备上.

  1. # 新建一个graph.
  2. with tf.device('/cpu:0'):
  3.   a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
  4.   b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
  5. c = tf.matmul(a, b)
  6. # 新建session with log_device_placement并设置为True.
  7. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
  8. # 运行这个op.
  9. print sess.run(c)

你会发现现在 a 和 b 操作都被指派给了 cpu:0.

  1. Device mapping:
  2. /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus
  3. id: 0000:05:00.0
  4. b: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
  5. a: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
  6. MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
  7. [[ 22.  28.]
  8.  [ 49.  64.]]

在多GPU系统里使用单一GPU

如果你的系统里有多个 GPU, 那么 ID 最小的 GPU 会默认使用. 如果你想用别的 GPU, 可以用下面的方法显式的声明你的偏好:

  1. # 新建一个 graph.
  2. with tf.device('/gpu:2'):
  3.   a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
  4.   b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
  5.   c = tf.matmul(a, b)
  6. # 新建 session with log_device_placement 并设置为 True.
  7. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
  8. # 运行这个 op.
  9. print sess.run(c)

如果你指定的设备不存在, 你会收到 InvalidArgumentError 错误提示:

  1. InvalidArgumentError: Invalid argument: Cannot assign a device to node 'b':
  2. Could not satisfy explicit device specification '/gpu:2'
  3.    [[Node: b = Const[dtype=DT_FLOAT, value=Tensor<type: float shape: [3,2]
  4.    values: 1 2 3...>, _device="/gpu:2"]()]]

为了避免出现你指定的设备不存在这种情况, 你可以在创建的 session 里把参数 allow_soft_placement 设置为 True, 这样 tensorFlow 会自动选择一个存在并且支持的设备来运行 operation.

  1. # 新建一个 graph.
  2. with tf.device('/gpu:2'):
  3.   a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
  4.   b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
  5.   c = tf.matmul(a, b)
  6. # 新建 session with log_device_placement 并设置为 True.
  7. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
  8.       allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
  9. # 运行这个 op.
  10. print sess.run(c)

使用多个 GPU

如果你想让 TensorFlow 在多个 GPU 上运行, 你可以建立 multi-tower 结构, 在这个结构
里每个 tower 分别被指配给不同的 GPU 运行. 比如:

  1. # 新建一个 graph.
  2. c = []
  3. for d in ['/gpu:2', '/gpu:3']:
  4.   with tf.device(d):
  5.     a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3])
  6.     b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2])
  7.     c.append(tf.matmul(a, b))
  8. with tf.device('/cpu:0'):
  9.   sum = tf.add_n(c)
  10. # 新建session with log_device_placement并设置为True.
  11. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
  12. # 运行这个op.
  13. print sess.run(sum)

你会看到如下输出:

  1. Device mapping:
  2. /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K20m, pci bus
  3. id: 0000:02:00.0
  4. /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: Tesla K20m, pci bus
  5. id: 0000:03:00.0
  6. /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2 -> device: 2, name: Tesla K20m, pci bus
  7. id: 0000:83:00.0
  8. /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3 -> device: 3, name: Tesla K20m, pci bus
  9. id: 0000:84:00.0
  10. Const_3: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3
  11. Const_2: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3
  12. MatMul_1: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3
  13. Const_1: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2
  14. Const: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2
  15. MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2
  16. AddN: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
  17. [[  44.   56.]
  18.  [  98.  128.]]

cifar10 tutorial 这个例子很好的演示了怎样用GPU集群训练.

原文:using_gpu
翻译:@lianghyv 校对:Wiki