DSVM GPU 内存不足

【问题标题】：DSVM GPU runs out of memoryDSVM GPU 内存不足
【发布时间】：2018-07-10 17:52:37
【问题描述】：

我正在 DSVM Ubuntu 机器上开发一个 REST API Web 应用程序。服务器运行 Flask、Apache 和 Keras。

我正在使用具有 56GB RAM 和单个 K80 GPU 的 GPU 机器。

问题是，即使我的模型使用小批量进行预测，GPU 也会耗尽内存。

没有运行，12GB GPU 使用超过 10GB。也许这是因为 Apache 的问题。

运行nvidia-smi 显示以下内容：

|    0     38915      C   python  370MiB |

|    0     98378      C   /usr/sbin/apache2    10860MiB |

【问题讨论】：

标签： apache keras gpu azure-dsvm

【解决方案1】：

我假设您正在为 Keras 使用 TensorFlow 后端。默认情况下，TensorFlow 会分配几乎所有的 GPU 内存，以减少潜在的内存碎片。从the TensorFlow guide to using the GPU，可以限制TensorFlow分配的总内存：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
set_session(tf.Session(config=config))

【讨论】：