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观察:
当我运行 nvidia-smi 时，我得到以下图片:
nvidia-smi
因此，两个 GPU 都在使用大量内存(我认为这很好？)但是，它们的 GPU 利用率都非常低，尤其是第二个 GPU。
解释: 为什么？
关于如何提高性能以及有人知道为什么 GPU 利用率如此低的任何提示？
最佳答案
首先，nvidia-smi可能会产生误导。
看看the discussion: nvidia-smi Volatile GPU-Utilization explanation?
第二:不幸的是，Keras 没有为使用多个 GPU 提供开箱即用的解决方案。 Keras 自动使用(使用 TensorFlow 作为后端)一个 GPU。如果要同时使用这两个 GPU，则必须直接使用 TensorFlow。
如果您使用的是 Keras 版本 1.x.x，您可以尝试以下解决方案:Transparent Multi-GPU Training on TensorFlow with Keras .
关于python - 为什么在 Tensorflow/keras 作业下只有一对 GPU 的 GPU 利用率不为零？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42838136/
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