Почему Tensorflow показывает доступную память меньше, чем спецификации GPU? - PullRequest
1 голос
/ 30 октября 2019

Эта команда дает GPU с памятью 4614 МБ.

Но у RTX2060 есть память 6 ГБ. Почему он показывает чуть более 4 ГБ?

>>> tf.test.is_built_with_cuda()
True
>>> tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False,min_cuda_compute_capability=None)
2019-10-29 17:02:40.062465: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2019-10-29 17:02:40.072455: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
2019-10-29 17:02:40.105489: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1640] Found device 0 with properties:
name: GeForce RTX 2060 major: 7 minor: 5 memoryClockRate(GHz): 1.2
pciBusID: 0000:01:00.0
2019-10-29 17:02:40.111138: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dlopen_checker_stub.cc:25] GPU libraries are statically linked, skip dlopen check.
2019-10-29 17:02:40.117217: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1763] Adding visible gpu devices: 0
2019-10-29 17:02:44.865862: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1181] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-10-29 17:02:44.870341: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1187]      0
2019-10-29 17:02:44.872351: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1200] 0:   N
2019-10-29 17:02:44.876727: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1326] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 4614 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce RTX 2060, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5)
True

1 Ответ

1 голос
/ 30 октября 2019

Tensorflow сообщает о памяти, которую он может использовать на устройстве. Поэтому, если у вас есть что-то еще, использующее память GPU, объем памяти, сообщаемый TensorFlow, будет меньше, чем общий объем доступной памяти.

Кроме того, некоторые ОС разрешают приложениям использовать только определенную долю памяти, чтобы гарантировать, что они по-прежнему смогут использовать устройство (см. Эту проблему на GitHub TensorFlow: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22623)

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...