Вопрос или проблема
Я использую Keras=2.3.1 с Tensorflow-gpu=2.0.0 в качестве бэкенда. Когда я обучал модель на двух GPU RTX 2080 ti 11G, все данные выделяются на ‘/gpu:0’, и ничего не меняется с ‘/gpu:1’. Конечно, второй GPU совсем не используется.
Однако каждый GPU может работать, если я выбираю только один GPU.
Более того, два GPU могут работать параллельно в Pytorch.
Следуя некоторым примерам, я пытаюсь запустить многопроцессорность с этими кодами:
Ниже вывод NVIDIA-SMI, когда я запускаю модель с несколькими GPU.
и cuda = 10.1, cudnn = 7.6.5.
Посмотрите документацию по использованию TensorFlow GPU
Если вы хотите использовать параллелизм данных, при котором вы запускаете копию вашей модели на нескольких GPU и делите данные между ними, вы можете использовать tf.distribute.MirroredStrategy.
Документация по tf.distribute.Strategy также является хорошим источником для чтения.
Также, вам следует профилировать ваше приложение; добавление второго GPU может снизить производительность в зависимости от того, где находятся ваши узкие места.
Ответ или решение
Для равномерного распределения данных между несколькими графическими процессорами (GPU) при использовании Keras, совместимого с TensorFlow, важно правильно настроить стратегию распределения. В вашем случае, когда Keras 2.3.1 работает с TensorFlow-gpu 2.0.0 и вы используете несколько RTX 2080 Ti, вы можете столкнуться с проблемой, когда данные распределяются только на один GPU, что подрывает потенциал вашего оборудования. Давайте рассмотрим, как можно эффективно использовать два GPU для повышения производительности обучения модели.
Шаг 1: Использование tf.distribute.MirroredStrategy
Одним из наиболее эффективных способов организации распределенной тренировки в TensorFlow является использование tf.distribute.MirroredStrategy. Эта стратегия создает копию вашей модели на каждом GPU и автоматически распределяет данные между ними.
Пример использования MirroredStrategy
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# Определите стратегию распределения
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
# Создайте и обучите модель в стратегии
with strategy.scope():
model = models.Sequential([
layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# Создайте данные для тренировки
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((60000, 784)).astype('float32') / 255
y_train = y_train.astype('int')
# Обучите модель
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=256)Шаг 2: Проверка ресурсов GPU
Прежде чем запускать многопоточное обучение, убедитесь, что ваши GPUs корректно настроены и доступны для TensorFlow. Используйте nvidia-smi, чтобы проверить, что оба GPU распознаются системой.
Шаг 3: Настройка зависимости от GPU
При работе с несколькими GPUs важно убедиться, что ваше окружение правильно настроено для их использования. Возможно, вам потребуется обновить ваши версии CUDA и cuDNN, чтобы соответствовать требованиям TensorFlow 2.0. Для TensorFlow 2.0 рекомендуется использовать CUDA 10.0 и cuDNN 7.4 или выше. Убедитесь, что у вас установлены совместимые библиотеки.
Шаг 4: Оптимизация производительности
Несмотря на то что использование нескольких GPUs может ускорить обучение, производительность может не всегда увеличиваться пропорционально из-за различных узких мест, таких как передача данных между GPU и CPU. Поэтому полезно использовать инструменты профилирования для мониторинга и анализа производительности вашей модели.
Заключение
Использование tf.distribute.MirroredStrategy в TensorFlow — это простой способ распределять нагрузку между несколькими GPU и эффективно использовать доступные ресурсы. Правильная настройка среды и постоянный мониторинг помогут вам достичь максимальной производительности. Не забывайте, что производительность также зависит от самого алгоритма и гиперпараметров модели, поэтому экспериментируйте с ними для достижения лучших результатов.
Если у вас есть дополнительные вопросы или вам требуется помощь с настройкой, не стесняйтесь обращаться за помощью к сообществу TensorFlow или к документации, чтобы получить актуальную информацию и советы.